RHESSysIOinR_Coweeta_WS32_74 Multi Site Validation Field Data_Step5
Carlos Quintero
6/17/2024
Coweeta Hydrologic Laboratory Watershed 32 using Static, SSURGO, and RSS soil inputs.
The following R Markdown script prepares and runs the Regional Hydro-Ecologic Simulation System (RHESSYS) within the R environment. Modified from RHESSysIOinR example scripts created by Will Burke and Ryan Bart. Includes CLHS code snippets and SDA code from Dylan Beaudette.
Windows Subsystem via Linux must be installed before RHESSys will run in a Windows environment. GRASS8 must be installed to run the spatial preprocessing portion of the script.
Code has been modified to run RHESSys 7.4 and 5.18. 7.4 vegetation processing differs slightly from 5.18. Various template differences exist between the two versions of RHESSys and template files must be carefully reviewed if moving between versions. This script is currently set up to run RHESSys 7.4
knitr::opts_chunk$set(warning = FALSE, message = FALSE)
#install.packages("devtools")
#devtools::install_github("ropensci/FedData")
library(aqp)## This is aqp 1.41library(daymetr)
library(clhs)## Registered S3 methods overwritten by 'tibble':
## method from
## format.tbl pillar
## print.tbl pillarlibrary(EcoHydRology)## Loading required package: operators##
## Attaching package: 'operators'## The following objects are masked from 'package:base':
##
## options, strrep## Loading required package: topmodel## Loading required package: DEoptim## Loading required package: parallel##
## DEoptim package
## Differential Evolution algorithm in R
## Authors: D. Ardia, K. Mullen, B. Peterson and J. Ulrich## Loading required package: XMLlibrary(elevatr)
library(ezknitr)
library(FedData)##
## Attaching package: 'FedData'## The following object is masked from 'package:operators':
##
## %>%library(foreach)
library(foreign)
library(ggplot2)
library(ggpubr)##
## Attaching package: 'ggpubr'
##
## The following object is masked from 'package:operators':
##
## %>%library(hydroGOF)## Loading required package: zoo##
## Attaching package: 'zoo'## The following objects are masked from 'package:base':
##
## as.Date, as.Date.numeric##
## Attaching package: 'hydroGOF'## The following object is masked from 'package:topmodel':
##
## NSefflibrary(imputeTS)## Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
## method from
## as.zoo.data.frame zoo##
## Attaching package: 'imputeTS'## The following object is masked from 'package:zoo':
##
## na.locf## The following object is masked from 'package:operators':
##
## %>%library(knitr)
library(latticeExtra)## Loading required package: lattice##
## Attaching package: 'latticeExtra'## The following object is masked from 'package:ggplot2':
##
## layerlibrary(lubridate)##
## Attaching package: 'lubridate'## The following objects are masked from 'package:base':
##
## date, intersect, setdiff, unionlibrary(Metrics)##
## Attaching package: 'Metrics'## The following objects are masked from 'package:hydroGOF':
##
## mae, mse, rmselibrary(raster)## Loading required package: sp##
## Attaching package: 'raster'## The following objects are masked from 'package:aqp':
##
## metadata, metadata<-library(rasterVis)
library(readxl)
library(reshape2)
library(rgdal)## Please note that rgdal will be retired by the end of 2023,
## plan transition to sf/stars/terra functions using GDAL and PROJ
## at your earliest convenience.
##
## rgdal: version: 1.5-32, (SVN revision 1176)
## Geospatial Data Abstraction Library extensions to R successfully loaded
## Loaded GDAL runtime: GDAL 3.4.1, released 2021/12/27
## Path to GDAL shared files: C:/Users/Carlos/Documents/R/win-library/4.0/rgdal/gdal
## GDAL binary built with GEOS: TRUE
## Loaded PROJ runtime: Rel. 7.2.1, January 1st, 2021, [PJ_VERSION: 721]
## Path to PROJ shared files: C:/Users/Carlos/Documents/R/win-library/4.0/rgdal/proj
## PROJ CDN enabled: FALSE
## Linking to sp version:1.4-6
## To mute warnings of possible GDAL/OSR exportToProj4() degradation,
## use options("rgdal_show_exportToProj4_warnings"="none") before loading sp or rgdal.library(rgrass)## GRASS GIS interface loaded with GRASS version: (GRASS not running)library(rmarkdown)
library(Rmisc)## Loading required package: plyr##
## Attaching package: 'plyr'## The following object is masked from 'package:ggpubr':
##
## mutatelibrary(RHESSysPreprocessing)
library(RHESSysIOinR)##
## Attaching package: 'RHESSysIOinR'## The following object is masked from 'package:RHESSysPreprocessing':
##
## read_worldlibrary(sf)## Linking to GEOS 3.9.1, GDAL 3.2.1, PROJ 7.2.1; sf_use_s2() is TRUE##
## Attaching package: 'sf'## The following object is masked from 'package:operators':
##
## %>%library(soilDB)
library(sp)
library(stats)
library(stringi)
library(tactile)
library(terra)## terra 1.5.21##
## Attaching package: 'terra'## The following object is masked from 'package:rgdal':
##
## project## The following object is masked from 'package:knitr':
##
## spin## The following object is masked from 'package:zoo':
##
## time<-## The following object is masked from 'package:ggpubr':
##
## rotate## The following object is masked from 'package:ggplot2':
##
## arrowlibrary(testthat)##
## Attaching package: 'testthat'## The following object is masked from 'package:terra':
##
## describe## The following object is masked from 'package:operators':
##
## %>%library(tidyverse)## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.1 --## v tibble 3.0.3 v dplyr 1.0.5
## v tidyr 1.1.3 v stringr 1.4.0
## v readr 2.1.2 v forcats 0.5.1
## v purrr 0.3.4## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x forcats::%>%() masks stringr::%>%(), dplyr::%>%(), purrr::%>%(), tidyr::%>%(), tibble::%>%(), testthat::%>%(), sf::%>%(), imputeTS::%>%(), ggpubr::%>%(), FedData::%>%(), operators::%>%()
## x purrr::accumulate() masks foreach::accumulate()
## x dplyr::arrange() masks plyr::arrange()
## x terra::arrow() masks ggplot2::arrow()
## x lubridate::as.difftime() masks base::as.difftime()
## x dplyr::combine() masks aqp::combine()
## x purrr::compact() masks plyr::compact()
## x dplyr::count() masks plyr::count()
## x lubridate::date() masks base::date()
## x readr::edition_get() masks testthat::edition_get()
## x tidyr::extract() masks terra::extract(), raster::extract()
## x dplyr::failwith() masks plyr::failwith()
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::id() masks plyr::id()
## x terra::intersect() masks raster::intersect(), lubridate::intersect(), base::intersect()
## x purrr::is_null() masks testthat::is_null()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()
## x latticeExtra::layer() masks ggplot2::layer()
## x readr::local_edition() masks testthat::local_edition()
## x dplyr::matches() masks tidyr::matches(), testthat::matches()
## x dplyr::mutate() masks plyr::mutate(), ggpubr::mutate()
## x dplyr::rename() masks plyr::rename()
## x dplyr::select() masks raster::select()
## x lubridate::setdiff() masks base::setdiff()
## x dplyr::slice() masks aqp::slice()
## x dplyr::src() masks terra::src()
## x dplyr::summarise() masks plyr::summarise()
## x dplyr::summarize() masks plyr::summarize()
## x terra::union() masks raster::union(), lubridate::union(), base::union()
## x purrr::when() masks foreach::when()library(viridisLite)
library(dplyr)
setwd(system.file("extdata/", package = "RHESSysIOinR"))
rh_ver = dir(path = "modelfiles/rhessys/", pattern = "^rhessys\\d+",recursive = F)
getwd()## [1] "C:/Users/Carlos/Documents/R/win-library/4.0/RHESSysIOinR/extdata"rh_path = file.path("modelfiles/rhessys", rh_ver)
## Load in necessary files
filedir <- ("C:/Users/Carlos/Documents/GitHub/RHESSys74-R-Markdown/")
watershedshapefile <- paste0(filedir, "input_files/shapefiles/watersheds/Coweeta_Hydrologic_Laboratory.shp")
streamshapefile<- paste0(filedir,"input_files/shapefiles/streams/StreamsCaldwellClipped.shp")
weirshapefile<- paste0(filedir,"input_files/shapefiles/weirs/Subbasinoutlets.shp")
roadshapefile <- paste0(filedir, "input_files/shapefiles/roads/UpdatedRoads4Reprojected32617.shp")
CWRG12 <- paste0(filedir,"input_files/precipitation/RDS-2017-0031/Data/RG12_daily_1942_2021.csv")
CWRG20 <-paste0(filedir,"input_files/precipitation/RDS-2017-0031/Data/RG20_daily_1962_2021.csv")
CS01 <- ("C:/Users/Carlos/Desktop/ORISE/Climate Data/CW/Air Temperature/CS01 OISHI/cs01_hourly_Tair_2011_2023.csv")
CS01LT<- ("C:/Users/Carlos/Desktop/ORISE/Climate Data/CW/Air Temperature/RDS-2015-0049/Data/cs01_daily_airtemp.csv")
CS21<- paste0(filedir,"input_files/temperature/RDS-2015-0042/Data/cs21_daily.csv")
CS28<- paste0(filedir,"input_files/temperature/RDS-2015-0042/Data/cs28_daily.csv")
newsmlocations<- paste0(filedir,"input_files/shapefiles/soil_moisture/CoweetaNRCSsmKML.kml")#in step 4
setwd(system.file("extdata/", package = "RHESSysIOinR"))
#Prepare observed Streamflow data
obsws32<- read.csv(paste0(filedir,"input_files/streamflow/Daily Streamflow Watershed 32/Daily Streamflow Watershed 32/ObservedWS32.csv"))
obsws32$Date<- as.Date(obsws32$Date)
Caldates<- read.csv("outputfilter/caldates.csv")
Valdates<- read.csv("outputfilter/valdates.csv")
Caldates<- Caldates[,2]
Valdates<- Valdates[,2]
mergedsm<- read.table("outputfilter/mergedsm.csv", header = T, sep = ",")
obsws32sm<- read.table("outputfilter/obsws32sm.csv", header = T, sep = ",")
obsws32sm$Date<- as.Date(obsws32sm$Date,"%Y-%m-%d")New Patch Filter
Basin - Basin Hillslope - Subbasin Zone - Patch Patch - Patch
1 112 136557 1 110 141942 1 110 149478
setwd(system.file("extdata/", package = "RHESSysIOinR"))
patchfilterpatch1 = build_output_filter(timestep = "daily",
output_format = "csv",
output_path = "outputfilter",
output_filename = "valws32patch1",
spatial_level = "patch",
spatial_ID = "1:112:136557:136557",
variables = c("rootzone.S","rootzone.potential_sat","rootzone.field_capacity", "rz_storage"))
patchfilterpatch2 = build_output_filter(timestep = "daily",
output_format = "csv",
output_path = "outputfilter",
output_filename = "valws32patch2",
spatial_level = "patch",
spatial_ID = "1:110:141942:141942",
variables = c("rootzone.S","rootzone.potential_sat","rootzone.field_capacity", "rz_storage"))
patchfilterpatch3 = build_output_filter(timestep = "daily",
output_format = "csv",
output_path = "outputfilter",
output_filename = "valws32patch3",
spatial_level = "patch",
spatial_ID = "1:110:149478:149478",
variables = c("rootzone.S","rootzone.potential_sat","rootzone.field_capacity", "rz_storage"))
# start_time = Sys.time()
# start_time
# run_rhessys_single(input_rhessys = input_rhessys,
# hdr_files = input_hdr,
# tec_data = input_tec_data,
# cmd_pars = stdpars,
# output_filter = c(patchfilterpatch1,patchfilterpatch2,patchfilterpatch3),
# runID = 'single')
# end_time = Sys.time()
# end_time - start_time
# end_time*** VALIDATION ***
Run Model once for validation, copied from previous code must clean up
Configure RHESSys Inputs/Outputs for a single run.
Use World Statefile created during spin-up. To run model one time at patch scale.
COMMAND LINE OPTIONS
-b Basin output option. Print out response variables for specified basins. -c Canopy stratum output option. Print out response variables for specified strata. -g Grow option. Try to read in dynamic bgc input data and output dynamic bgc parameters. -h Hillslope output option. Print out response variables for specified hillslopes. -p Patch output option. Print out response variables for specified patches. -r Routing option. Gives name of flow_table to define explicit routing connectivity. Also trigger use of explicit routing over TOPMODEL approach. -c Stratum output option. Print out response variables for specified strata.
patches listed top to bottom
setwd(system.file("extdata/", package = "RHESSysIOinR"))
input_rhessys = IOin_rhessys_input(
version = rh_path,
tec_file = "tecfiles/tec_daily",
world_file = "CWWS32.world.Y2018M11D1H1.state.Y2018M11D1H1.state",
world_hdr_prefix = "CWWS32",
flowtable = "CWWS32.flow",
start = "2013 11 1 1",
end = "2018 11 1 1",
output_folder = "out",
output_prefix = "cwws32",
# commandline_options = c("-b -g -p"))
commandline_options = c("-b -g -p"))
#commandline_options = c("-b -g -p 1 110 136557 136557 -p 1 108 141942 141942 -p 1 108 149478 149478"))
#1 107 141942 136557
#1 107 149478 136557
## TEC file dictates model output, begin output a year in to allow model SM to stabilize
# do not output_state or worldfile may be overwritten as output is created
input_tec_data = IOin_tec_std(start = "2015 11 1 1",
end = "2018 11 1 1",
output_state = FALSE)
input_hdr = IOin_hdr(
basin = "defs/basin.def",
hillslope = "defs/hillslope.def",
zone = "defs/zone.def",
soil = c("defs/soil_clay.def","defs/soil_clayloam.def","defs/soil_loam.def","defs/soil_loamysand.def","defs/soil_rock.def","defs/soil_sand.def","defs/soil_sandyclay.def","defs/soil_sandyclayloam.def","defs/soil_sandyloam.def","defs/soil_silt.def","defs/soil_siltyclay.def","defs/soil_siltyclayloam.def","defs/soil_siltyloam.def","defs/soil_water.def", "defs/soil_shallowloam.def", "defs/soil_shallowsandyclayloam.def", "defs/soil_shallowsandyloam.def"),
landuse = "defs/lu_undev.def",
stratum = c("defs/veg_deciduous/veg_deciduous.def","defs/veg_evergreen/veg_evergreen.def","defs/veg_deciduous_BES.def","defs/veg_eucalypt.def","defs/veg_grass.def","defs/veg_lawn_2cm.def","defs/veg_lawn_5cm.def","defs/veg_lawn_10cm.def","defs/veg_nonveg.def"),
basestations = "clim/cwtws32local.base")
## Calibrated Values
stdpars<- IOin_cmd_pars(
m = 1.581785,
k = 41.12945,
soil_dep= 0.1776117,
m_v = 8.11574,
k_v = 0.8713272,
gw1 = 0.2477113,
gw2 = 0.4291277,
pa = 0.3913392,
po = 1.85424,
vgseng1 = 1.459184,
vgseng2 = 1.799894,
vgseng3 = 1.381696)Run RHESSys once for validation
Read RHESSys Single Run Output
setwd(system.file("extdata/", package = "RHESSysIOinR"))
getwd()## [1] "C:/Users/Carlos/Documents/R/win-library/4.0/RHESSysIOinR/extdata"singlerunvalidation<- readin_rhessys_output("out/cwws32_runvalidation")
plot(singlerunvalidation$bd$streamflow~singlerunvalidation$bd$date, type = "l", main = "Streamflow", xlab = "Date", ylab = "Streamflow", col = 'DarkBlue')
plot(as.Date(singlerunvalidation$bd$date),singlerunvalidation$bd$rz_storage, type = "l", col = 'black', main = "Basin Scale Root Zone Storage",
xlab = "Date", ylab = "mm")
#basin scale soil moisture
plot(singlerunvalidation$bd$rz_storage/singlerunvalidation$bdg$root_depth~singlerunvalidation$bd$date, type = "l", main = "RZ_Storage/Root_Depth x Date", xlab = "Date", ylab = "rz_Storage/root_depth", col = 'brown')
plot(singlerunvalidation$bd$lai~singlerunvalidation$bd$date, type = "l", main = "LAI", xlab = "Date", ylab = "LAI", col = 'DarkGreen')
plot(singlerunvalidation$bd$pet~singlerunvalidation$bd$date, type = "l", main = "Potential Evapotranspiration", xlab = "Date", ylab = "PET", col = 'DarkBlue')
plot(singlerunvalidation$bd$et~singlerunvalidation$bd$date, type = "l", main = "Evapotranspiration", xlab = "Date", ylab = "ET", col = 'darkslategray')
plot((singlerunvalidation$bd$unsat_stor/singlerunvalidation$bd$sat_def_z)~singlerunvalidation$bd$date, type = "l", main = "unsat_stor/sat_def_z", xlab = "Date", ylab = "vwc", col = 'DarkGreen')
Merge Observed and Simulated Data
## merge values instead of subsetting to match up with simulated dates
singlerunvalidation$bd<- merge(singlerunvalidation$bd,obsws32, by.x = "date", by.y = "Date", all = FALSE)
## merge soil moisture values but include all data
singlerunvalidation$data <-merge(singlerunvalidation$bd,obsws32sm, by.x = "date", by.y = "Date", all = TRUE)Plot Observed and Simulated Data, Plot RHESSys Outputs
setwd(system.file("extdata/", package = "RHESSysIOinR"))
## Plot Hydrograph comparing modeled and observed streamflow
{hydrograph(input=singlerunvalidation$bd, streamflow=singlerunvalidation$bd$observedstreamflow, streamflow2 = singlerunvalidation$bd$streamflow, timeSeries = singlerunvalidation$bd$date, precip = singlerunvalidation$bd$streamflow,
P.units = "mm", S.units = "mm normalized by basin area", S1.col = 'Blue', S2.col = 'Red')
legend("topleft",inset = .2, legend=c("Observed Streamflow","Predicted Streamflow"), col=c("blue","red"), lty=1:2)}
{plot(singlerunvalidation$data$date,singlerunvalidation$data$observedstreamflow.x, type = "l", xlab = "Date", ylab = "Streamflow", main = "Predicted vs Observed Streamflow")
lines(singlerunvalidation$data$date, singlerunvalidation$data$streamflow, col = 'RED')
legend("topright",inset = 0, legend=c("Observed Streamflow","Predicted Streamflow"), col=c("black","red"), lty=1:1)}
{plot(singlerunvalidation$data$date,singlerunvalidation$data$observedstreamflow.x, type = "l", xlab = "Date", ylab = "Streamflow", main = "Predicted vs Observed Log Streamflow", log = "y")
lines(singlerunvalidation$data$date, singlerunvalidation$data$streamflow, col = 'RED')
legend("topright",inset = 0, legend=c("Observed Streamflow","Predicted Streamflow"), col=c("black","red"), lty=1:1)}
predictedvsobservedstreamlm<- lm(observedstreamflow~streamflow, data = singlerunvalidation$bd)
{plot(singlerunvalidation$bd$observedstreamflow,singlerunvalidation$bd$streamflow, xlab = "Observed", ylab = "Predicted", main = "Predicted vs Observed Streamflow", xlim = c(0,55), ylim = c(0,55))
abline(a=0, b=1, col = 'RED', lty = 2, lwd = 2)
legend("right",inset = 0.01, legend = paste("R2 =",format(summary(predictedvsobservedstreamlm)$r.squared,digits=3)))}
{plot(singlerunvalidation$data$date,(singlerunvalidation$data$rz_storage/singlerunvalidation$data$rootdepth), type = "l", ylim = c(0,0.35), xlab = "Date", ylab = "RZ_Storage/Rootdepth", main = "Predicted vs Observed Basin Scale Soil Moisture")
lines(singlerunvalidation$data$date, singlerunvalidation$data$mergedsoilmoisture, col = 'RED')
legend("topright",inset = 0, legend=c("Observed Soil Moisture","Predicted Soil Moisture"), col=c("black","red"), lty=1:1)}
predictedvsobservedsoillm<- lm((rz_storage/rootdepth)~mergedsoilmoisture, data = singlerunvalidation$data)
{plot((singlerunvalidation$data$rz_storage/singlerunvalidation$data$rootdepth),singlerunvalidation$data$mergedsoilmoisture, xlab = "Observed", ylab = "Predicted", main = "Predicted vs Observed Basin Scale Soil Moisture", xlim = c(0.05,0.4), ylim = c(0.05,0.4))
abline(a=0, b=1, col = 'RED', lty = 2, lwd = 2)
legend("right",inset = 0.01, legend = paste("R2 =",format(summary(predictedvsobservedsoillm)$r.squared,digits=3)))}
## Plot other model outputs
par(mfrow=c(5,1), mar = c(2,5,4,2))
plot(singlerunvalidation$bd$date,singlerunvalidation$bd$tmin, type = "l", col = 'BLUE', ylim = c(-15,30), ylab = "Temperature", xlab = "Date")
lines(singlerunvalidation$bd$date,singlerunvalidation$bd$tmax, type = "l", col = 'RED')
plot(singlerunvalidation$bd$date,singlerunvalidation$bd$precip, type = "h", ylab = "Precipitation", xlab = "Date")
plot(singlerunvalidation$bd$date,singlerunvalidation$bd$streamflow, type = "l", ylab = "Streamflow", xlab = "Date", col = 'blue')
plot(singlerunvalidation$bd$date,singlerunvalidation$bd$baseflow, type = "l", ylab = "Baseflow", xlab = "Date", col = 'brown')
plot(singlerunvalidation$bd$date,singlerunvalidation$bd$rz_storage, type = "l", ylab = "RZ Storage", xlab = "Date", col = 'dark green')
plot(singlerunvalidation$bd$date,singlerunvalidation$bd$psn ,type = "l", ylab = "PSN", xlab = "Date")
plot(singlerunvalidation$bd$date,singlerunvalidation$bd$et, type = "l", ylab = "Evaoptranspiration", xlab = "Date")
plot(singlerunvalidation$bd$date,singlerunvalidation$bd$pet, type = "l", ylab = "PET", xlab = "Date")
plot(singlerunvalidation$bd$date,singlerunvalidation$bd$gw.Qout, type = "l", ylab = "Q out", xlab = "Date")
plot(singlerunvalidation$bd$date,singlerunvalidation$bd$gw.storage, type = "l", ylab = "GW Storage", xlab = "Date")
par(mfrow=c(1,1))
### will only plot in growth mode , used to check that vegetation is initialized properly ##
plot(singlerunvalidation$bdg$date, singlerunvalidation$bdg$lai, type = "l", main = "LAI", xlab = "Date", col = 'dark green')
plot(singlerunvalidation$bdg$date, singlerunvalidation$bdg$soilc, type = "l", main = "Soil Carbon", xlab = "Date", col = 'brown')
## plot cal/val sets
obsws32<- read.csv(paste0(filedir,"input_files/streamflow/Daily Streamflow Watershed 32/Daily Streamflow Watershed 32/ObservedWS32.csv"))
obsws32$Date<- as.Date(obsws32$Date)
Caldates<- read.csv("outputfilter/caldates.csv")
Valdates<- read.csv("outputfilter/valdates.csv")
Caldates<- Caldates[,2]
Valdates<- Valdates[,2]
mergedsm<- read.table("outputfilter/mergedsm.csv", header = T, sep = ",")
obsws32sm<- read.table("outputfilter/obsws32sm.csv", header = T, sep = ",")
obsws32sm$Date<- as.Date(obsws32sm$Date,"%Y-%m-%d")
obsws32cal <- obsws32[obsws32$Date >= Caldates[1] & obsws32$Date <= Caldates[2], ]
obsws32val <- obsws32[obsws32$Date >= Valdates[1] & obsws32$Date <= Valdates[2], ]
obsws32smcal <- obsws32sm[obsws32sm$Date >= Caldates[1] & obsws32sm$Date <= Caldates[2], ]
obsws32smval <- obsws32sm[obsws32sm$Date >= Valdates[1] & obsws32sm$Date <= Valdates[2], ]
{plot(singlerunvalidation$data$date,(singlerunvalidation$data$rz_storage/singlerunvalidation$data$rootdepth), type = "l", ylim = c(0,0.35), xlab = "Date", ylab = "RZ_Storage/Rootdepth", main = "Predicted vs Observed Basin Scale Soil Moisture")
lines(obsws32smcal$Date,obsws32smcal$mergedsoilmoisture, col = "BLUE")
lines(obsws32smval$Date,obsws32smval$mergedsoilmoisture, col = "RED")
legend("topright",inset = 0, legend=c("Predicted Soil Moisture","Observed Calibration Soil Moisture", "Observed Validation Soil Moisture"), col=c("black","blue","red"), lty=c(1,1,1))}
{plot(singlerunvalidation$data$date,singlerunvalidation$data$streamflow, type = "l", xlab = "Date", ylab = "Streamflow", main = "Predicted vs Observed Basin Scale Streamflow")
lines(obsws32cal$Date,obsws32cal$observedstreamflow, col = "BLUE")
lines(obsws32val$Date,obsws32val$observedstreamflow, col = "RED")
legend("topright",inset = 0, legend=c("Predicted Streamflow","Observed Calibration Streamflow", "Observed Validation Streamflow"), col=c("black","blue","red"), lty=c(1,1,1))}
Spatial Data import and display of inputs
# Original input maps have been cropped before processing in R, without cropping the RHESSYs preparation in the R environment will not function properly, below are the input maps used by R
setwd(system.file("extdata/", package = "RHESSysIOinR"))
ws32<- raster("grassexport/cwt_ws32/basin_ws32.tif")
patches<- raster("grassexport/cwt_ws32/patch.tif")
acc10<- raster("grassexport/cwt_ws32/acc10.tif")
aspect10<- raster("grassexport/cwt_ws32/aspect10.tif")
#bt1000<- raster("C:/Users/Carlos/Documents/R/win-library/4.0/RHESSysIOinR/extdata/rasters/cwt_ws32/ws32/b.t1000.tif")
dem10<- raster("grassexport/cwt_ws32/dem10.tif")
dem10f<- raster("grassexport/cwt_ws32/dem10f.tif")
dir10<- raster("grassexport/cwt_ws32/dir10.tif")
drain10<- raster("grassexport/cwt_ws32/drain10.tif")
#ht1000<- raster("C:/Users/Carlos/Documents/R/win-library/4.0/RHESSysIOinR/extdata/rasters/cwt_ws32/ws32/h.t1000.tif")
hillslope<- raster("grassexport/cwt_ws32/hillslope.tif")
roads<- brick("grassexport/cwt_ws32/roads.tif")
#shade10<- raster("C:/Users/Carlos/Documents/R/win-library/4.0/RHESSysIOinR/extdata/rasters/cwt_ws32/ws32/shade10.tif")
slope10<- raster("grassexport/cwt_ws32/slope10.tif")
streams<- raster("grassexport/cwt_ws32/streams.tif")
topidx10<- raster("grassexport/cwt_ws32/topidx10_100.tif")
#xmap<- raster("C:/Users/Carlos/Documents/R/win-library/4.0/RHESSysIOinR/extdata/rasters/cwt_ws32/ws32/xmap.tif")
#ymap<- raster("C:/Users/Carlos/Documents/R/win-library/4.0/RHESSysIOinR/extdata/rasters/cwt_ws32/ws32/ymap.tif")
ObservedSMLocationsnt <- read_sf(paste0(filedir,"input_files/soil_moisture/knb-lter-cwt.1308.19/1308.kml"))
ObservedSMLocations <- st_transform(ObservedSMLocationsnt, crs(dem10))
plot(ws32, main ="ws32")
plot(patches, main = "patches")
plot(acc10, main = "acc10")
plot(aspect10, main = "aspect10")
#levelplot(bt1000, col.regions = brewer.pal(name='Spectral', n = 11),at=seq(0,6500,1))
#plot(bt1000, main = "bt1000")
plot(dem10, main = "dem10")
plot(dem10f, main = "dem10f")
plot(dir10, main = "dir10")
plot(drain10, main = "drain10")
#plot(ht1000, main = "ht1000")
{plot(hillslope, main = "hillslope")
points(c(ObservedSMLocations[[3]][[3]][1],ObservedSMLocations[[3]][[4]][1],ObservedSMLocations[[3]][[5]][1]), c(ObservedSMLocations[[3]][[3]][2],ObservedSMLocations[[3]][[4]][2],ObservedSMLocations[[3]][[5]][2]), pch = 21, col = "black", bg = "red", lwd = 1)}
plot(roads, main = "roads")
#plot(shade10, main = "shade10")
plot(slope10, main = "slope10")
plot(streams, main = "streams")
plot(topidx10, main = "topidx10")
#plot(xmap, main = "xmap")
#plot(ymap, main = "ymap")Show locations of measured soil moisture and soil maps
setwd(system.file("extdata/", package = "RHESSysIOinR"))
soilstaticmap<- raster("grassexport/cwt_ws32/staticsoil.tif")
soilssurgo<- raster("grassexport/cwt_ws32/ssurgosoil.tif")
soildsm<- raster("grassexport/cwt_ws32/dsmsoil.tif")
colorramp<- viridis(128)
{plot(dem10, col = colorramp, main = "Coweeta Observed Soil Moisture Locations")
points(c(ObservedSMLocations[[3]][[3]][1],ObservedSMLocations[[3]][[4]][1],ObservedSMLocations[[3]][[5]][1]), c(ObservedSMLocations[[3]][[3]][2],ObservedSMLocations[[3]][[4]][2],ObservedSMLocations[[3]][[5]][2]), pch = 21, col = "black", bg = "red", lwd = 1)}
matrix(c(ObservedSMLocations$Name[3],ObservedSMLocations$Name[4],ObservedSMLocations$Name[5],ObservedSMLocations[[3]][[3]][1],ObservedSMLocations[[3]][[4]][1],ObservedSMLocations[[3]][[5]][1],ObservedSMLocations[[3]][[3]][2],ObservedSMLocations[[3]][[4]][2],ObservedSMLocations[[3]][[5]][2]), nrow = 3, ncol = 3)## [,1] [,2] [,3]
## [1,] "132 plot center" "275432.649744231" "3881522.05364127"
## [2,] "232 plot center" "275578.214010129" "3881428.55011708"
## [3,] "332 plot center" "275760.864807773" "3881284.18476691"{plot(soilstaticmap, col = colorramp, main = "Coweeta Observed Soil Moisture Locations on Static Soil Map")
points(c(ObservedSMLocations[[3]][[3]][1],ObservedSMLocations[[3]][[4]][1],ObservedSMLocations[[3]][[5]][1]), c(ObservedSMLocations[[3]][[3]][2],ObservedSMLocations[[3]][[4]][2],ObservedSMLocations[[3]][[5]][2]), pch = 21, col = "black", bg = "red", lwd = 1)}
{plot(soilssurgo, col = colorramp, main = "Coweeta Observed Soil Moisture Locations on SSURGO Soil Map")
points(c(ObservedSMLocations[[3]][[3]][1],ObservedSMLocations[[3]][[4]][1],ObservedSMLocations[[3]][[5]][1]), c(ObservedSMLocations[[3]][[3]][2],ObservedSMLocations[[3]][[4]][2],ObservedSMLocations[[3]][[5]][2]), pch = 21, col = "black", bg = "red", lwd = 1)}
{plot(soildsm, col = colorramp, main = "Coweeta Observed Soil Moisture Locations on RSS Soil Map")
points(c(ObservedSMLocations[[3]][[3]][1],ObservedSMLocations[[3]][[4]][1],ObservedSMLocations[[3]][[5]][1]), c(ObservedSMLocations[[3]][[3]][2],ObservedSMLocations[[3]][[4]][2],ObservedSMLocations[[3]][[5]][2]), pch = 21, col = "black", bg = "red", lwd = 1)}
Display outputs from model run
setwd(system.file("extdata/", package = "RHESSysIOinR"))
## Extract values for single date
displayday <- singlerunvalidation$pd[which(singlerunvalidation$pd$date=="2018-03-21")]
## reclassify all patches to na and then reclassify to model output values
reclass_all<- c(-2147483648, 2147483647,NA)
reclass_allm<- matrix(reclass_all, ncol = 3, byrow = TRUE)
displaydaypatches<- reclassify(patches,reclass_allm)
displayday$calculatedrzsm <- displayday$rz_storage/displayday$root.depth
reclass_displayday <- cbind(displayday$patchID,displayday$calculatedrzsm)
reclass_displayday <- as.matrix(reclass_displayday)
displaydaypatches<- reclassify(patches,reclass_displayday)
## Plot Spatial Data Output for RZ Storage
#plot(displaydaypatches, xlim = c(280900,282500), ylim = c(4870000,4872000))
{plot(mask(displaydaypatches,ws32), xlim = c(275000,276200), ylim = c(3881000,3881600))
title("CW WS32 RZ Soil Moisture Prediction for 1 day", line = -2)
points(c(ObservedSMLocations[[3]][[3]][1],ObservedSMLocations[[3]][[4]][1],ObservedSMLocations[[3]][[5]][1]), c(ObservedSMLocations[[3]][[3]][2],ObservedSMLocations[[3]][[4]][2],ObservedSMLocations[[3]][[5]][2]), pch = 21, col = "black", bg = "red", cex = 2)
scalebar(200, xy=c(275200, 3880800), type='line',divs = "2")}
reclass_displayday <- cbind(displayday$patchID,displayday$root.depth)
reclass_displayday <- as.matrix(reclass_displayday)
displaydaypatches2<- reclassify(patches,reclass_displayday)
{plot(mask(displaydaypatches2,ws32), xlim = c(275000,276200), ylim = c(3881000,3881600))
title("CW WS32 root.depth Prediction for 1 day", line = -2)
scalebar(200, xy=c(275200, 3880800), type='line',divs = "2")}
reclass_displayday <- cbind(displayday$patchID,displayday$rz_storage)
reclass_displayday <- as.matrix(reclass_displayday)
displaydaypatches3<- reclassify(patches,reclass_displayday)
{plot(mask(displaydaypatches3,ws32), xlim = c(275000,276200), ylim = c(3881000,3881600))
title("CW WS32 rz_storage Prediction for 1 day", line = -2)
scalebar(200, xy=c(275200, 3880800), type='line',divs = "2")}
reclass_displayday <- cbind(displayday$patchID,displayday$sat_def)
reclass_displayday <- as.matrix(reclass_displayday)
displaydaypatches4<- reclassify(patches,reclass_displayday)
{plot(mask(displaydaypatches4,ws32), xlim = c(275000,276200), ylim = c(3881000,3881600))
title("CW WS32 Saturation Deficit Prediction for 1 day in mm", line = -2)
scalebar(200, xy=c(275200, 3880800), type='line',divs = "2")}
reclass_displayday <- cbind(displayday$patchID,(displayday$unsat_stor/displayday$sat_def_z))
reclass_displayday <- as.matrix(reclass_displayday)
displaydaypatches5<- reclassify(patches,reclass_displayday)
{plot(mask(displaydaypatches5,ws32), xlim = c(275000,276200), ylim = c(3881000,3881600))
title("CW WS32 unsaturated soil moisture vwc Prediction for 1 day", line = -2)
scalebar(200, xy=c(275200, 3880800), type='line',divs = "2")}
reclass_displayday <- cbind(displayday$patchID,((displayday$root_zone.S*displayday$potential_rz_store)/displayday$root.depth))
reclass_displayday <- as.matrix(reclass_displayday)
displaydaypatches6<- reclassify(patches,reclass_displayday)
{plot(mask(displaydaypatches6,ws32), xlim = c(275000,276200), ylim = c(3881000,3881600), zlim = c(0,0.50))
title("CW WS32 Rooting Depth VWC Prediction for 1 day", line = -2)
points(c(ObservedSMLocations[[3]][[3]][1],ObservedSMLocations[[3]][[4]][1],ObservedSMLocations[[3]][[5]][1]), c(ObservedSMLocations[[3]][[3]][2],ObservedSMLocations[[3]][[4]][2],ObservedSMLocations[[3]][[5]][2]), pch = 21, col = "black", bg = "red", cex = 2)
scalebar(200, xy=c(275200, 3880800), type='line',divs = "2")}
{plot(mask(displaydaypatches,ws32), xlim = c(275000,276200), ylim = c(3881000,3881600), zlim = c(0,0.50))
title("CW WS32 RZ Soil Moisture Prediction for 1 day", line = -2)
points(c(ObservedSMLocations[[3]][[3]][1],ObservedSMLocations[[3]][[4]][1],ObservedSMLocations[[3]][[5]][1]), c(ObservedSMLocations[[3]][[3]][2],ObservedSMLocations[[3]][[4]][2],ObservedSMLocations[[3]][[5]][2]), pch = 21, col = "black", bg = "red", cex = 2)
scalebar(200, xy=c(275200, 3880800), type='line',divs = "2")}
## Plot Hydrograph
{hydrograph(input=singlerunvalidation$bd, streamflow=singlerunvalidation$bd$observedstreamflow, streamflow2 = singlerunvalidation$bd$streamflow, timeSeries = singlerunvalidation$bd$date, precip = singlerunvalidation$bd$streamflow,
P.units = "mm", S.units = "mm normalized by basin area", S1.col = 'Blue', S2.col = 'Red')
legend("topleft",inset = .2, legend=c("Observed Streamflow","Predicted Streamflow"), col=c("blue","red"), lty=1:2)}
### end show patch map
patchnumbers<- raster::extract(patches,matrix(c(ObservedSMLocations[[3]][[3]][1],ObservedSMLocations[[3]][[4]][1],ObservedSMLocations[[3]][[5]][1],ObservedSMLocations[[3]][[3]][2],ObservedSMLocations[[3]][[4]][2],ObservedSMLocations[[3]][[5]][2]), nrow = 3, ncol = 2))
ObserveSoilMoisturePatches <- matrix(c(ObservedSMLocations$Name[3],ObservedSMLocations$Name[4],ObservedSMLocations$Name[5],ObservedSMLocations[[3]][[3]][1],ObservedSMLocations[[3]][[4]][1],ObservedSMLocations[[3]][[5]][1],ObservedSMLocations[[3]][[3]][2],ObservedSMLocations[[3]][[4]][2],ObservedSMLocations[[3]][[5]][2],patchnumbers), nrow = 3, ncol = 4)
## Extract values for a single patch, select patch ID
ObserveSoilMoisturePatches[1,4]## [1] "136557"displaypatch<- singlerunvalidation$pd[which(singlerunvalidation$pd$patchID==ObserveSoilMoisturePatches[1,4])]
ObserveSoilMoisturePatches[2,4]## [1] "141942"displaypatch2<- singlerunvalidation$pd[which(singlerunvalidation$pd$patchID==ObserveSoilMoisturePatches[2,4])]
ObserveSoilMoisturePatches[3,4]## [1] "149478"displaypatch3<- singlerunvalidation$pd[which(singlerunvalidation$pd$patchID==ObserveSoilMoisturePatches[3,4])]
plot(displaypatch$date,(displaypatch$rz_storage/displaypatch$root.depth), type = "l", xlab = "Date", ylab = "RZ Storage", main = 'CW WS27 More Detailed RZ Storage Patch #147322', ylim = c(0,.4))
#
# ##rewrite to take markdown into account, must load in means
# {plot(smws32_1mean$Group.1,smws32_1mean$smois30A, type = "l", ylim = c(0,.4), col = 'darkorange', xlim=as.Date(c("2016-10-1","2019-10-1")), main = "CW WS32 More Detailed Soil Moisture vs Patches",
# xlab = "Date", ylab = "Soil Moisture mm")
# lines(smws32_2mean$Group.1,smws32_2mean$smois30A,type = "l", col = 'darkred')
# lines(smws32_3mean$Group.1,smws32_3mean$smois30A,type = "l", col = 'blue')
# lines(displaypatch$date,(displaypatch$rz_storage/displaypatch$root.depth), type = "l", xlab = "Date", ylab = "RZ Storage", col = 'red', lty = 2)
# lines(displaypatch2$date,(displaypatch2$rz_storage/displaypatch2$root.depth), type = "l", xlab = "Date", ylab = "RZ Storage", col = 'green', lty = 2)
# lines(displaypatch3$date,(displaypatch3$rz_storage/displaypatch3$root.depth), type = "l", xlab = "Date", ylab = "RZ Storage", col = 'black', lty = 2)
#
#
#
# # plot(smws32_1mean$smois30A,(displaypatch$rz_storage/displaypatch$root.depth))
#
# legend("bottomleft",inset = .01, legend=c("Observed Patch 1","Predicted Patch 1","Observed Patch 2","Predicted Patch 2","Observed Patch 3","Predicted Patch 3"), col=c("darkorange", "red","darkred","green","blue","black"), lty=c(1,2,1,2,1,2))}
#
# {plot(smws32_2mean$Group.1,smws32_2mean$smois30A, type = "l", ylim = c(0,0.4), col = 'BLUE', xlim=as.Date(c("2016-10-1","2019-10-1")), main = "CW WS32 More Detailed Soil Moisture vs Patch #154914",
# xlab = "Date", ylab = "Soil Moisture mm")
# lines(displaypatch$date,(displaypatch$rz_storage/displaypatch$root.depth), type = "l",lwd = 2, xlab = "Date", ylab = "RZ Storage", main = 'CW WS27 More Detailed RZ Storage Patch #154914', col = 'red')
# lines(displaypatch$date, ((displaypatch$root_zone.S*displaypatch$potential_rz_store)/displaypatch$root.depth), type = "l", col = "green")
# legend("bottomleft",inset = .01, legend=c("Observed Soil Moisture","Predicted Soil Moisture"), col=c("blue","red"), lty=1:1)}
head(obsws32cal)## X Date flow discharge_mm observedstreamflow
## 22961 22961 2017-01-01 2.30 2.172645 2.172645
## 22962 22962 2017-01-02 3.04 2.871669 2.871669
## 22963 22963 2017-01-03 2.72 2.569388 2.569388
## 22964 22964 2017-01-04 2.11 1.993165 1.993165
## 22965 22965 2017-01-05 1.92 1.813686 1.813686
## 22966 22966 2017-01-06 1.81 1.709777 1.709777head(obsws32val)## X Date flow discharge_mm observedstreamflow
## 23311 23311 2017-12-17 2.14 2.021504 2.021504
## 23312 23312 2017-12-18 2.27 2.144306 2.144306
## 23313 23313 2017-12-19 2.23 2.106521 2.106521
## 23314 23314 2017-12-20 3.39 3.202289 3.202289
## 23315 23315 2017-12-21 2.74 2.588281 2.588281
## 23316 23316 2017-12-22 2.60 2.456033 2.456033head(obsws32smcal)## X Date flow discharge_mm observedstreamflow smois30site1a smois30site1b
## 1 1 2017-01-01 2.30 2.172645 2.172645 0.2194375 0.2468125
## 2 2 2017-01-02 3.04 2.871669 2.871669 0.2241528 0.2509896
## 3 3 2017-01-03 2.72 2.569388 2.569388 0.2184132 0.2409236
## 4 4 2017-01-04 2.11 1.993165 1.993165 0.1952743 0.2236250
## 5 5 2017-01-05 1.92 1.813686 1.813686 0.1825451 0.2149410
## 6 6 2017-01-06 1.81 1.709777 1.709777 0.1745729 0.2097500
## smois60site1a smois60site1b smois30site2a smois30site2b smois60site2a
## 1 0.1988021 0.2463715 0.2162465 0.2141181 0.2191528
## 2 0.2243646 0.2737917 0.2244410 0.2392847 0.2239028
## 3 0.2177813 0.2657361 0.2209722 0.2291771 0.2154028
## 4 0.1993090 0.2483194 0.2058437 0.2039549 0.1967431
## 5 0.1845556 0.2335799 0.1972882 0.1883021 0.1870486
## 6 0.1744132 0.2231181 0.1914861 0.1774236 0.1808646
## smois60site2b smois30site3a smois30site3b smois60site3a smois60site3b
## 1 0.1775868 0.2830729 0.2573576 0.2625312 0.2399167
## 2 0.2186528 0.2833924 0.2626007 0.2942917 0.2684410
## 3 0.2180486 0.2697604 0.2480833 0.2926944 0.2704132
## 4 0.1968403 0.2399167 0.2206285 0.2794965 0.2609514
## 5 0.1786215 0.2264861 0.2081111 0.2668299 0.2512847
## 6 0.1669340 0.2187014 0.2009896 0.2569028 0.2437292
## mergedsoilmoisture
## 1 0.2317839
## 2 0.2490255
## 3 0.2422839
## 4 0.2225752
## 5 0.2099661
## 6 0.2015738head(obsws32smval)## X Date flow discharge_mm observedstreamflow smois30site1a
## 351 351 2017-12-17 2.14 2.021504 2.021504 0.1181493
## 352 352 2017-12-18 2.27 2.144306 2.144306 0.1165625
## 353 353 2017-12-19 2.23 2.106521 2.106521 0.1135139
## 354 354 2017-12-20 3.39 3.202289 3.202289 0.1484514
## 355 355 2017-12-21 2.74 2.588281 2.588281 0.1391528
## 356 356 2017-12-22 2.60 2.456033 2.456033 0.1312049
## smois30site1b smois60site1a smois60site1b smois30site2a smois30site2b
## 351 0.2395313 0.1677882 0.2054826 0.1575382 0.1352778
## 352 0.2392708 0.1635625 0.2064132 0.1605903 0.1370000
## 353 0.2332326 0.1600174 0.2057812 0.1585660 0.1363750
## 354 0.2609861 0.1844479 0.2319132 0.1872778 0.1721458
## 355 0.2532083 0.2092639 0.2517917 0.1925139 0.1736111
## 356 0.2428194 0.1954965 0.2400937 0.1847604 0.1649479
## smois60site2a smois60site2b smois30site3a smois30site3b smois60site3a
## 351 NA 0.09663194 0.2347188 0.1869757 0.2350000
## 352 NA 0.09784375 0.2385694 0.1832847 0.2350000
## 353 NA 0.09828472 0.2289757 0.1792153 0.2350000
## 354 NA 0.12405208 0.2609826 0.2203681 0.2421354
## 355 NA 0.14059028 0.2525278 0.2136979 0.2712326
## 356 NA 0.13011806 0.2397049 0.1995382 0.2683160
## smois60site3b mergedsoilmoisture
## 351 0.2169896 0.1812803
## 352 0.2167847 0.1813529
## 353 0.2160000 0.1786329
## 354 0.2173993 0.2045600
## 355 0.2365937 0.2121985
## 356 0.2404201 0.2034018#subset Validation range based on Val Dates set by available SM data
validationsubset <- singlerunvalidation$bd[singlerunvalidation$bd$date >= Valdates[1] & singlerunvalidation$bd$date <= Valdates[2], ]
## Fit tests for streamflow
NSE(validationsubset$streamflow,validationsubset$observedstreamflow)## [1] 0.6757868NSE(validationsubset$streamflow,validationsubset$observedstreamflow, FUN = log, epsilon = "Pushpalatha2012", na.rm=TRUE)## [1] 0.8907935KGE(validationsubset$streamflow,validationsubset$observedstreamflow)## [1] 0.6818219# Plot Observed and Predicted Streamflow
{plot(validationsubset$date,validationsubset$streamflow, type = 'l', lty = 2, col = 'RED', main = "Validation Subset Observed and Predicted Streamflow")
lines(validationsubset$date,validationsubset$observedstreamflow, type = 'l', col = 'BLACK')
legend("topright",inset = .1, legend=c("Observed Streamflow","Predicted Streamflow"), col=c("black","red"), lty=1:2)}
{plot(singlerunvalidation$bd$date,singlerunvalidation$bd$streamflow, type = 'l', lty = 2, col = 'RED', main = "Observed and Predicted Streamflow")
lines(singlerunvalidation$bd$date,singlerunvalidation$bd$observedstreamflow, type = 'l', col = 'BLACK')
legend("topright",inset = .1, legend=c("Observed Streamflow","Predicted Streamflow"), col=c("black","red"), lty=1:2)}
#Plot Model RZ SM outputs for patch
{plot(displaypatch$date,(displaypatch$rz_storage/displaypatch$root.depth), type = "l",ylim = c(0,0.50), ylab = "Root Zone Storage (mm/m) ", xlab = "Date", main = 'Root Zone Display Patch')
lines(displaypatch$date,(displaypatch$rz_field_capacity/displaypatch$root.depth), type = "l", col = "blue")
lines(displaypatch$date,(displaypatch$rz_wilting_point/displaypatch$root.depth), type = "l", col = "red")
legend("bottomleft",inset = .1, legend=c("Predicted RZ Storage","RZ Field Capacity","RZ Wilting Point"), col=c("black","blue","red"), lty=1:1)}
{plot(displaypatch$date,(displaypatch$unsat_stor/displaypatch$sat_def_z), type = "l",ylim = c(0,0.50), ylab = "Root Zone Storage (mm/m) ", xlab = "Date", main = 'Root Zone Display Patch')
legend("bottomleft",inset = .1, legend=c("Predicted RZ Storage","RZ Field Capacity","RZ Wilting Point"), col=c("black","blue","red"), lty=1:1)}
# must take seperate markdown file into account, load in mean sm files
# {plot(smws32_2mean$Group.1,smws32_2mean$smois30A, type = "l", ylim = c(0,0.4), col = 'BLUE', xlim=as.Date(c("2016-10-1","2019-10-1")), main = "CW WS32 More Saturated Zone VWC vs Patch #154914",
# xlab = "Date", ylab = "Soil Moisture mm")
# lines(displaypatch$date,(displaypatch$unsat_stor/displaypatch$sat_def_z), type = "l", xlab = "Date", ylab = "RZ Storage", main = 'CW WS27 More Detailed RZ Storage Patch #154914', col = 'red')
# legend("bottomleft",inset = .01, legend=c("Observed Soil Moisture","Predicted Soil Moisture"), col=c("blue","red"), lty=1:1)}Combine calibration outputs
setwd(system.file("extdata/", package = "RHESSysIOinR"))
getwd()## [1] "C:/Users/Carlos/Documents/R/win-library/4.0/RHESSysIOinR/extdata"dsmdist<- read.csv("out/dsmcalibrationoutput.txt", sep=" ")
ssurgodist<- read.csv("out/ssurgocalibrationoutput.txt", sep = " ")
staticdist<- read.csv("out/staticcalibrationoutput.txt", sep = " ")
paged_table(ssurgodist)paged_table(dsmdist)paged_table(staticdist)ssurgodist$treatment<- 'SSURGO'
dsmdist$treatment<- 'RSS'
staticdist$treatment<- 'Static'
combineddist<- rbind(ssurgodist, dsmdist, staticdist)
ggplot(combineddist, aes(calsmKGE, fill = treatment))+ geom_density(alpha=0.3)
ggplot(combineddist, aes(calKGE, fill = treatment))+ geom_density(alpha=0.3)
smKGEplot<- ggplot(combineddist, aes(calsmKGE, y = treatment, fill = treatment))+ geom_boxplot()+ xlab("Soil Moisture KGE - Calibration") +ylab("Soil Map Input")
KGEplot<- ggplot(combineddist, aes(calKGE, y = treatment, fill = treatment))+ geom_boxplot()+ xlab("Streamflow KGE - Calibration")+ylab(NULL)
ggarrange(smKGEplot,KGEplot, common.legend = TRUE, legend = "top")
smKGEplot<- ggplot(combineddist, aes(calsmKGE, y = treatment, fill = treatment))+ geom_boxplot()+ xlab("Soil Moisture KGE - Calibration") +ylab("Soil Map Input")
KGEplot<- ggplot(combineddist, aes(calKGE, y = treatment, fill = treatment))+ geom_boxplot()+ xlab("Streamflow KGE - Calibration")+ylab(NULL)
ggarrange(smKGEplot,KGEplot, common.legend = TRUE, legend = "top")
text <- "Coweeta Watershed 32 Calibration Performance"
# Create a text grob
tgrob <- text_grob(text,size = 16)
# Draw the text
plot_0 <- as_ggplot(tgrob) + theme(plot.margin = margin(0,3,0,12, "cm"))
ggarrange(plot_0,NULL,smKGEplot,KGEplot,
ncol = 2,nrow = 2,heights = c(1,5), common.legend = TRUE, legend = "none")
smKGEviolinplot<- ggplot(combineddist, aes(calsmKGE, y = treatment, fill = treatment))+ geom_violin()+ xlab("Soil Moisture KGE - Calibration") +ylab("Soil Map Input")
KGEviolinplot<- ggplot(combineddist, aes(calKGE, y = treatment, fill = treatment))+ geom_violin()+ xlab("Streamflow KGE - Calibration")+ylab(NULL)
ggarrange(smKGEviolinplot,KGEviolinplot, common.legend = TRUE, legend = "top")
library(multcompView)
library(datasets)
oneway.test(valsmKGE~treatment, data= combineddist, var.equal = TRUE)##
## One-way analysis of means
##
## data: valsmKGE and treatment
## F = 0, num df = 2, denom df = 15, p-value = 1anova<- aov(valsmKGE~treatment, data = combineddist)
summary(anova)## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## treatment 2 0.0000 0.0000 0 1
## Residuals 15 0.6869 0.0458tukey <- TukeyHSD(anova)
print(tukey)## Tukey multiple comparisons of means
## 95% family-wise confidence level
##
## Fit: aov(formula = valsmKGE ~ treatment, data = combineddist)
##
## $treatment
## diff lwr upr p adj
## SSURGO-RSS 0.000000e+00 -0.3209235 0.3209235 1
## Static-RSS 2.775558e-17 -0.3209235 0.3209235 1
## Static-SSURGO 2.775558e-17 -0.3209235 0.3209235 1cld <- multcompLetters4(anova,tukey)
print(cld)## $treatment
## $treatment$Letters
## RSS SSURGO Static
## "a" "a" "a"
##
## $treatment$LetterMatrix
## a
## RSS TRUE
## SSURGO TRUE
## Static TRUERun top n model runs for validation
50/50 weighting
validation will only run 2 years before prediction time period
combineddist## m k soil_dep m_v k_v gw1 gw2
## 1 4.2654186 0.8215337 0.2189720 7.069720 1.676569 0.1736721 0.3461870
## 2 1.7904894 51.2137518 0.3015676 11.165983 9.107519 0.2222399 0.4225942
## 3 0.5065417 30.0613653 0.4777003 10.797779 10.706822 0.1578457 0.2059236
## 4 0.9518290 23.1992458 0.1347333 1.705931 13.484377 0.2596880 0.4397365
## 5 1.8834547 47.7403440 0.3943811 9.121720 5.810185 0.1284071 0.5473516
## 6 2.0238633 53.2962389 0.1269450 13.427663 5.049880 0.2825755 0.3843345
## 11 4.2654186 0.8215337 0.2189720 7.069720 1.676569 0.1736721 0.3461870
## 21 1.7904894 51.2137518 0.3015676 11.165983 9.107519 0.2222399 0.4225942
## 31 0.5065417 30.0613653 0.4777003 10.797779 10.706822 0.1578457 0.2059236
## 41 0.9518290 23.1992458 0.1347333 1.705931 13.484377 0.2596880 0.4397365
## 51 1.8834547 47.7403440 0.3943811 9.121720 5.810185 0.1284071 0.5473516
## 61 2.0238633 53.2962389 0.1269450 13.427663 5.049880 0.2825755 0.3843345
## 12 4.2654186 0.8215337 0.2189720 7.069720 1.676569 0.1736721 0.3461870
## 22 1.7904894 51.2137518 0.3015676 11.165983 9.107519 0.2222399 0.4225942
## 32 0.5065417 30.0613653 0.4777003 10.797779 10.706822 0.1578457 0.2059236
## 42 0.9518290 23.1992458 0.1347333 1.705931 13.484377 0.2596880 0.4397365
## 52 1.8834547 47.7403440 0.3943811 9.121720 5.810185 0.1284071 0.5473516
## 62 2.0238633 53.2962389 0.1269450 13.427663 5.049880 0.2825755 0.3843345
## pa po vgseng1 vgseng2 vgseng3 run rowname NSE
## 1 0.4645812 1.096790 1.0888779 0.5387504 1.0425659 1 6863 -1.074271
## 2 0.2702434 1.629240 0.1842543 1.8194417 1.5448294 2 8808 -1.074098
## 3 0.7092941 1.862676 1.4071374 1.3870897 0.2884155 3 2476 -1.075548
## 4 0.7180613 1.197692 1.7033005 1.1561331 1.6906791 4 7950 -1.074948
## 5 0.6487253 1.808287 1.7071025 0.2770891 1.3544152 5 3835 -1.074245
## 6 0.9058496 1.332713 0.5317341 0.9110006 0.6218084 6 6577 -1.075435
## 11 0.4645812 1.096790 1.0888779 0.5387504 1.0425659 1 6863 -1.073988
## 21 0.2702434 1.629240 0.1842543 1.8194417 1.5448294 2 8808 -1.074148
## 31 0.7092941 1.862676 1.4071374 1.3870897 0.2884155 3 2476 -1.075433
## 41 0.7180613 1.197692 1.7033005 1.1561331 1.6906791 4 7950 -1.074795
## 51 0.6487253 1.808287 1.7071025 0.2770891 1.3544152 5 3835 -1.074428
## 61 0.9058496 1.332713 0.5317341 0.9110006 0.6218084 6 6577 -1.075504
## 12 0.4645812 1.096790 1.0888779 0.5387504 1.0425659 1 6863 -1.074619
## 22 0.2702434 1.629240 0.1842543 1.8194417 1.5448294 2 8808 -1.074692
## 32 0.7092941 1.862676 1.4071374 1.3870897 0.2884155 3 2476 -1.075993
## 42 0.7180613 1.197692 1.7033005 1.1561331 1.6906791 4 7950 -1.075295
## 52 0.6487253 1.808287 1.7071025 0.2770891 1.3544152 5 3835 -1.075303
## 62 0.9058496 1.332713 0.5317341 0.9110006 0.6218084 6 6577 -1.076116
## lnNSE KGE smNSE smlnNSE smKGE calNSE callnNSE
## 1 -41.50870 -0.4698061 -1.937750 -2.261907 -0.13964486 -5.303346 -148.0495
## 2 -41.35338 -0.4705037 -7.404988 -11.765507 -0.09886063 -5.302188 -147.2789
## 3 -42.44749 -0.5643969 -6.779262 -11.330996 -0.23939092 -5.310434 -151.8203
## 4 -42.09659 -0.5197475 -4.564581 -6.885572 -0.28828748 -5.306079 -149.8466
## 5 -41.46535 -0.4876675 -6.759501 -11.005991 -0.16980764 -5.302948 -147.7647
## 6 -42.12467 -0.6130486 -4.644010 -7.195072 -0.22020833 -5.307841 -150.3461
## 11 -41.44601 -0.4608508 -1.937750 -2.261907 -0.13964486 -5.302334 -147.9313
## 21 -41.46555 -0.4665195 -7.404988 -11.765507 -0.09886063 -5.302700 -147.8225
## 31 -42.39366 -0.5626434 -6.779262 -11.330996 -0.23939092 -5.309801 -151.5727
## 41 -42.03889 -0.5122919 -4.564581 -6.885572 -0.28828748 -5.305189 -149.5275
## 51 -41.65685 -0.5009702 -6.759501 -11.005991 -0.16980764 -5.303775 -148.5624
## 61 -42.19785 -0.6276096 -4.644010 -7.195072 -0.22020833 -5.307964 -150.5135
## 12 -41.81357 -0.5151486 -1.937750 -2.261907 -0.13964486 -5.304300 -148.9959
## 22 -41.74623 -0.5279653 -7.404988 -11.765507 -0.09886063 -5.304495 -148.7533
## 32 -42.65434 -0.6001711 -6.779262 -11.330996 -0.23939092 -5.312006 -152.8901
## 42 -42.28931 -0.5566172 -4.564581 -6.885572 -0.28828748 -5.307799 -150.5663
## 52 -42.11144 -0.6149768 -6.759501 -11.005991 -0.16980764 -5.307202 -150.1105
## 62 -42.59342 -0.7150382 -4.644010 -7.195072 -0.22020833 -5.311753 -152.4474
## calKGE calsmNSE calsmlnNSE calsmKGE valNSE vallnNSE valKGE
## 1 -0.5131559 -1.937750 -2.261907 -0.13964486 -2.606855 -89.20050 -0.4737093
## 2 -0.5474325 -7.404988 -11.765507 -0.09886063 -2.606619 -88.95356 -0.5326562
## 3 -0.6792857 -6.779262 -11.330996 -0.23939092 -2.608884 -90.55445 -0.7564513
## 4 -0.4952038 -4.564581 -6.885572 -0.28828748 -2.608376 -90.20615 -0.6679259
## 5 -0.5456229 -6.759501 -11.005991 -0.16980764 -2.607001 -89.22988 -0.5553813
## 6 -0.6202306 -4.644010 -7.195072 -0.22020833 -2.608352 -90.15736 -0.6864253
## 11 -0.4712902 -1.937750 -2.261907 -0.13964486 -2.606518 -89.10235 -0.4638593
## 21 -0.5009698 -7.404988 -11.765507 -0.09886063 -2.606863 -89.17992 -0.5372521
## 31 -0.6471590 -6.779262 -11.330996 -0.23939092 -2.608882 -90.55725 -0.5131821
## 41 -0.4741126 -4.564581 -6.885572 -0.28828748 -2.608339 -90.19089 -0.6609060
## 51 -0.5090750 -6.759501 -11.005991 -0.16980764 -2.607620 -89.67716 -0.6287369
## 61 -0.6139517 -4.644010 -7.195072 -0.22020833 -2.608640 -90.37677 -0.6983202
## 12 -0.5047879 -1.937750 -2.261907 -0.13964486 -2.607836 -89.89466 -0.5353852
## 22 -0.5419699 -7.404988 -11.765507 -0.09886063 -2.607774 -89.76829 -0.6324556
## 32 -0.5855496 -6.779262 -11.330996 -0.23939092 -2.608879 -90.55510 -0.5505982
## 42 -0.5788510 -4.564581 -6.885572 -0.28828748 -2.608867 -90.54142 -0.7391653
## 52 -0.6249333 -6.759501 -11.005991 -0.16980764 -2.608687 -90.40521 -0.7215756
## 62 -0.8098918 -4.644010 -7.195072 -0.22020833 -2.608892 -90.56199 -0.5682706
## valsmNSE valsmlnNSE valsmKGE treatment
## 1 -5.891048 -9.123515 0.2571265 SSURGO
## 2 -23.823269 -49.846647 0.2873930 SSURGO
## 3 -23.985343 -52.300590 0.1359405 SSURGO
## 4 -15.719842 -31.739606 -0.1905734 SSURGO
## 5 -22.779159 -48.780093 0.1881849 SSURGO
## 6 -16.766663 -34.621086 -0.1780992 SSURGO
## 11 -5.891048 -9.123515 0.2571265 RSS
## 21 -23.823269 -49.846647 0.2873930 RSS
## 31 -23.985343 -52.300590 0.1359405 RSS
## 41 -15.719842 -31.739606 -0.1905734 RSS
## 51 -22.779159 -48.780093 0.1881849 RSS
## 61 -16.766663 -34.621086 -0.1780992 RSS
## 12 -5.891048 -9.123515 0.2571265 Static
## 22 -23.823269 -49.846647 0.2873930 Static
## 32 -23.985343 -52.300590 0.1359405 Static
## 42 -15.719842 -31.739606 -0.1905734 Static
## 52 -22.779159 -48.780093 0.1881849 Static
## 62 -16.766663 -34.621086 -0.1780992 Staticplot(ssurgodist$calKGE, ssurgodist$calsmKGE, pch = 19, xlab = "Streamflow KGE", ylab = "Soil Moisture KGE")
combineddist$weightedcal<- rowMeans(combineddist[,c("calKGE","calsmKGE")],)
ordereddist <- combineddist[order(-combineddist$weightedcal),]
ordereddist[ordereddist$treatment=="Static",]## m k soil_dep m_v k_v gw1 gw2
## 22 1.7904894 51.2137518 0.3015676 11.165983 9.107519 0.2222399 0.4225942
## 12 4.2654186 0.8215337 0.2189720 7.069720 1.676569 0.1736721 0.3461870
## 52 1.8834547 47.7403440 0.3943811 9.121720 5.810185 0.1284071 0.5473516
## 32 0.5065417 30.0613653 0.4777003 10.797779 10.706822 0.1578457 0.2059236
## 42 0.9518290 23.1992458 0.1347333 1.705931 13.484377 0.2596880 0.4397365
## 62 2.0238633 53.2962389 0.1269450 13.427663 5.049880 0.2825755 0.3843345
## pa po vgseng1 vgseng2 vgseng3 run rowname NSE
## 22 0.2702434 1.629240 0.1842543 1.8194417 1.5448294 2 8808 -1.074692
## 12 0.4645812 1.096790 1.0888779 0.5387504 1.0425659 1 6863 -1.074619
## 52 0.6487253 1.808287 1.7071025 0.2770891 1.3544152 5 3835 -1.075303
## 32 0.7092941 1.862676 1.4071374 1.3870897 0.2884155 3 2476 -1.075993
## 42 0.7180613 1.197692 1.7033005 1.1561331 1.6906791 4 7950 -1.075295
## 62 0.9058496 1.332713 0.5317341 0.9110006 0.6218084 6 6577 -1.076116
## lnNSE KGE smNSE smlnNSE smKGE calNSE callnNSE
## 22 -41.74623 -0.5279653 -7.404988 -11.765507 -0.09886063 -5.304495 -148.7533
## 12 -41.81357 -0.5151486 -1.937750 -2.261907 -0.13964486 -5.304300 -148.9959
## 52 -42.11144 -0.6149768 -6.759501 -11.005991 -0.16980764 -5.307202 -150.1105
## 32 -42.65434 -0.6001711 -6.779262 -11.330996 -0.23939092 -5.312006 -152.8901
## 42 -42.28931 -0.5566172 -4.564581 -6.885572 -0.28828748 -5.307799 -150.5663
## 62 -42.59342 -0.7150382 -4.644010 -7.195072 -0.22020833 -5.311753 -152.4474
## calKGE calsmNSE calsmlnNSE calsmKGE valNSE vallnNSE valKGE
## 22 -0.5419699 -7.404988 -11.765507 -0.09886063 -2.607774 -89.76829 -0.6324556
## 12 -0.5047879 -1.937750 -2.261907 -0.13964486 -2.607836 -89.89466 -0.5353852
## 52 -0.6249333 -6.759501 -11.005991 -0.16980764 -2.608687 -90.40521 -0.7215756
## 32 -0.5855496 -6.779262 -11.330996 -0.23939092 -2.608879 -90.55510 -0.5505982
## 42 -0.5788510 -4.564581 -6.885572 -0.28828748 -2.608867 -90.54142 -0.7391653
## 62 -0.8098918 -4.644010 -7.195072 -0.22020833 -2.608892 -90.56199 -0.5682706
## valsmNSE valsmlnNSE valsmKGE treatment weightedcal
## 22 -23.823269 -49.846647 0.2873930 Static -0.3204153
## 12 -5.891048 -9.123515 0.2571265 Static -0.3222164
## 52 -22.779159 -48.780093 0.1881849 Static -0.3973705
## 32 -23.985343 -52.300590 0.1359405 Static -0.4124703
## 42 -15.719842 -31.739606 -0.1905734 Static -0.4335692
## 62 -16.766663 -34.621086 -0.1780992 Static -0.5150501topstatic<- ordereddist[ordereddist$treatment=="Static",]
topssurgo<- ordereddist[ordereddist$treatment=="SSURGO",]
toprss<- ordereddist[ordereddist$treatment=="RSS",]
toprss## m k soil_dep m_v k_v gw1 gw2
## 21 1.7904894 51.2137518 0.3015676 11.165983 9.107519 0.2222399 0.4225942
## 11 4.2654186 0.8215337 0.2189720 7.069720 1.676569 0.1736721 0.3461870
## 51 1.8834547 47.7403440 0.3943811 9.121720 5.810185 0.1284071 0.5473516
## 41 0.9518290 23.1992458 0.1347333 1.705931 13.484377 0.2596880 0.4397365
## 61 2.0238633 53.2962389 0.1269450 13.427663 5.049880 0.2825755 0.3843345
## 31 0.5065417 30.0613653 0.4777003 10.797779 10.706822 0.1578457 0.2059236
## pa po vgseng1 vgseng2 vgseng3 run rowname NSE
## 21 0.2702434 1.629240 0.1842543 1.8194417 1.5448294 2 8808 -1.074148
## 11 0.4645812 1.096790 1.0888779 0.5387504 1.0425659 1 6863 -1.073988
## 51 0.6487253 1.808287 1.7071025 0.2770891 1.3544152 5 3835 -1.074428
## 41 0.7180613 1.197692 1.7033005 1.1561331 1.6906791 4 7950 -1.074795
## 61 0.9058496 1.332713 0.5317341 0.9110006 0.6218084 6 6577 -1.075504
## 31 0.7092941 1.862676 1.4071374 1.3870897 0.2884155 3 2476 -1.075433
## lnNSE KGE smNSE smlnNSE smKGE calNSE callnNSE
## 21 -41.46555 -0.4665195 -7.404988 -11.765507 -0.09886063 -5.302700 -147.8225
## 11 -41.44601 -0.4608508 -1.937750 -2.261907 -0.13964486 -5.302334 -147.9313
## 51 -41.65685 -0.5009702 -6.759501 -11.005991 -0.16980764 -5.303775 -148.5624
## 41 -42.03889 -0.5122919 -4.564581 -6.885572 -0.28828748 -5.305189 -149.5275
## 61 -42.19785 -0.6276096 -4.644010 -7.195072 -0.22020833 -5.307964 -150.5135
## 31 -42.39366 -0.5626434 -6.779262 -11.330996 -0.23939092 -5.309801 -151.5727
## calKGE calsmNSE calsmlnNSE calsmKGE valNSE vallnNSE valKGE
## 21 -0.5009698 -7.404988 -11.765507 -0.09886063 -2.606863 -89.17992 -0.5372521
## 11 -0.4712902 -1.937750 -2.261907 -0.13964486 -2.606518 -89.10235 -0.4638593
## 51 -0.5090750 -6.759501 -11.005991 -0.16980764 -2.607620 -89.67716 -0.6287369
## 41 -0.4741126 -4.564581 -6.885572 -0.28828748 -2.608339 -90.19089 -0.6609060
## 61 -0.6139517 -4.644010 -7.195072 -0.22020833 -2.608640 -90.37677 -0.6983202
## 31 -0.6471590 -6.779262 -11.330996 -0.23939092 -2.608882 -90.55725 -0.5131821
## valsmNSE valsmlnNSE valsmKGE treatment weightedcal
## 21 -23.823269 -49.846647 0.2873930 RSS -0.2999152
## 11 -5.891048 -9.123515 0.2571265 RSS -0.3054675
## 51 -22.779159 -48.780093 0.1881849 RSS -0.3394413
## 41 -15.719842 -31.739606 -0.1905734 RSS -0.3812001
## 61 -16.766663 -34.621086 -0.1780992 RSS -0.4170800
## 31 -23.985343 -52.300590 0.1359405 RSS -0.4432749RSS - prepare to run model n times for patch 1 - only for validation time series
setwd(system.file("extdata/", package = "RHESSysIOinR"))
getwd()## [1] "C:/Users/Carlos/Documents/R/win-library/4.0/RHESSysIOinR/extdata"validationruns <- 6
input_rhessys = IOin_rhessys_input(
version = rh_path,
tec_file = "tecfiles/tec_daily",
world_file = "CWWS32.world.Y2018M11D1H1.state.Y2018M11D1H1.state",
world_hdr_prefix = "CWWS32",
flowtable = "CWWS32.flow",
start = "2015 11 1 1",
end = "2018 11 1 1",
output_folder = "out",
output_prefix = "cwws32valrss1",
commandline_options = c(""))
input_tec_data = IOin_tec_std(start = "2017 11 1 1",
end = "2018 11 1 1",
output_state = FALSE)
input_hdr = IOin_hdr(
basin = "defs/basin.def",
hillslope = "defs/hillslope.def",
zone = "defs/zone.def",
soil = c("defs/soil_clay.def","defs/soil_clayloam.def","defs/soil_loam.def","defs/soil_loamysand.def","defs/soil_rock.def","defs/soil_sand.def","defs/soil_sandyclay.def","defs/soil_sandyclayloam.def","defs/soil_sandyloam.def","defs/soil_silt.def","defs/soil_siltyclay.def","defs/soil_siltyclayloam.def","defs/soil_siltyloam.def","defs/soil_water.def", "defs/soil_shallowloam.def", "defs/soil_shallowsandyclayloam.def", "defs/soil_shallowsandyloam.def"),
landuse = "defs/lu_undev.def",
stratum = c("defs/veg_deciduous/veg_deciduous.def","defs/veg_evergreen/veg_evergreen.def","defs/veg_deciduous_BES.def","defs/veg_eucalypt.def","defs/veg_grass.def","defs/veg_lawn_2cm.def","defs/veg_lawn_5cm.def","defs/veg_lawn_10cm.def","defs/veg_nonveg.def"),
basestations = "clim/cwtws32local.base")RSS - Run RHESSYs
setwd(system.file("extdata/", package = "RHESSysIOinR"))
n.cores <- parallel::detectCores() - 4
my.cluster <- parallel::makeCluster(
n.cores,
type = "PSOCK"
)
doParallel::registerDoParallel(cl = my.cluster)
start_time = Sys.time()
foreach(i = 1:validationruns, .packages = 'RHESSysIOinR') %dopar% {
stdpars<- IOin_cmd_pars(m = toprss[i,]$m,
k = toprss[i,]$k,
soil_dep= toprss[i,]$soil_dep,
m_v = toprss[i,]$m_v,
k_v = toprss[i,]$k_v,
gw1 = toprss[i,]$gw1,
gw2 = toprss[i,]$gw2,
pa = toprss[i,]$pa,
po = toprss[i,]$po,
vgseng1 = toprss[i,]$vgseng1,
vgseng2 = toprss[i,]$vgseng2,
vgseng3 = toprss[i,]$vgseng3)
run_rhessys_single(input_rhessys = input_rhessys,
hdr_files = input_hdr,
tec_data = input_tec_data,
cmd_pars = stdpars,
output_filter = c(patchfilterpatch1,patchfilterpatch2,patchfilterpatch3),
runID = i)
} ## [[1]]
## NULL
##
## [[2]]
## NULL
##
## [[3]]
## NULL
##
## [[4]]
## NULL
##
## [[5]]
## NULL
##
## [[6]]
## NULL end_time = Sys.time()
end_time - start_time## Time difference of 3.397368 mins##prepare data RSS - prepare site specific soil moisture datasets, make sure that each patch looks at this Site 2 at 60cm A was removed from the averaging because of no data
#Prepare observed Soil moisture data
obsws32smvalclean<- data.frame(obsws32smval$Date,obsws32smval$mergedsoilmoisture)
names(obsws32smvalclean)<- c('Date','mergedsoilmoisture')
obsws32smvalclean## Date mergedsoilmoisture
## 1 2017-12-17 0.1812803
## 2 2017-12-18 0.1813529
## 3 2017-12-19 0.1786329
## 4 2017-12-20 0.2045600
## 5 2017-12-21 0.2121985
## 6 2017-12-22 0.2034018
## 7 2017-12-23 0.2159135
## 8 2017-12-24 0.2180366
## 9 2017-12-25 0.2051297
## 10 2017-12-26 0.1967778
## 11 2017-12-27 0.1907229
## 12 2017-12-28 0.1860186
## 13 2017-12-29 0.1822263
## 14 2017-12-30 0.1789890
## 15 2017-12-31 0.1760297
## 16 2018-01-01 0.1730221
## 17 2018-01-02 0.1699094
## 18 2018-01-03 0.1674965
## 19 2018-01-04 0.1650735
## 20 2018-01-05 0.1623993
## 21 2018-01-06 0.1599766
## 22 2018-01-07 0.1576960
## 23 2018-01-08 0.1568914
## 24 2018-01-09 0.1574485
## 25 2018-01-10 0.1592184
## 26 2018-01-11 0.2106263
## 27 2018-01-12 0.2585713
## 28 2018-01-13 0.2298163
## 29 2018-01-14 0.2101749
## 30 2018-01-15 0.2000193
## 31 2018-01-16 0.1934378
## 32 2018-01-17 0.1884672
## 33 2018-01-18 0.1847465
## 34 2018-01-19 0.1827311
## 35 2018-01-20 0.1806938
## 36 2018-01-21 0.1788930
## 37 2018-01-22 0.1816379
## 38 2018-01-23 0.2099719
## 39 2018-01-24 0.2042055
## 40 2018-01-25 0.1978362
## 41 2018-01-26 0.1925960
## 42 2018-01-27 0.1913684
## 43 2018-01-28 0.2227986
## 44 2018-01-29 0.2251622
## 45 2018-01-30 0.2114195
## 46 2018-01-31 0.2024122
## 47 2018-02-01 0.1966335
## 48 2018-02-02 0.1958087
## 49 2018-02-03 0.1918223
## 50 2018-02-04 0.2215597
## 51 2018-02-05 0.2242181
## 52 2018-02-06 0.2119706
## 53 2018-02-07 0.2403602
## 54 2018-02-08 0.2277506
## 55 2018-02-09 0.2117093
## 56 2018-02-10 0.2263567
## 57 2018-02-11 0.2594152
## 58 2018-02-12 0.2177703
## 59 2018-02-13 0.2526821
## 60 2018-02-14 0.2187074
## 61 2018-02-15 0.2141866
## 62 2018-02-16 0.2078769
## 63 2018-02-17 0.2023741
## 64 2018-02-18 0.2103213
## 65 2018-02-19 0.2066506
## 66 2018-02-20 0.2011578
## 67 2018-02-21 0.2304523
## 68 2018-02-22 0.2259672
## 69 2018-02-23 0.2114646
## 70 2018-02-24 0.2029441
## 71 2018-02-25 0.2018564
## 72 2018-02-26 0.2042301
## 73 2018-02-27 0.1995574
## 74 2018-02-28 0.2057860
## 75 2018-03-01 0.2489119
## 76 2018-03-02 0.2292061
## 77 2018-03-03 0.2128520
## 78 2018-03-04 0.2033614
## 79 2018-03-05 0.1965865
## 80 2018-03-06 0.2052393
## 81 2018-03-07 0.2119353
## 82 2018-03-08 0.2067156
## 83 2018-03-09 0.2004845
## 84 2018-03-10 0.1957295
## 85 2018-03-11 0.1919861
## 86 2018-03-12 0.2025691
## 87 2018-03-13 0.2017443
## 88 2018-03-14 0.1974754
## 89 2018-03-15 0.1936638
## 90 2018-03-16 0.1900477
## 91 2018-03-17 0.1877393
## 92 2018-03-18 0.1905354
## 93 2018-03-19 0.1901329
## 94 2018-03-20 0.2072206
## 95 2018-03-21 0.2128883
## 96 2018-03-22 0.2075410
## 97 2018-03-23 0.2024549
## 98 2018-03-24 0.1993210
## 99 2018-03-25 0.2166313
## 100 2018-03-26 0.2121376
## 101 2018-03-27 0.2056414
## 102 2018-03-28 0.2002648
## 103 2018-03-29 0.2006057
## 104 2018-03-30 0.2255177
## 105 2018-03-31 0.2150303
## 106 2018-04-01 0.2069646
## 107 2018-04-02 0.2005587
## 108 2018-04-03 0.1953756
## 109 2018-04-04 0.1962923
## 110 2018-04-05 0.1934653
## 111 2018-04-06 0.1907393
## 112 2018-04-07 0.2162749
## 113 2018-04-08 0.2142361
## 114 2018-04-09 0.2083649
## 115 2018-04-10 0.2035641
## 116 2018-04-11 0.1985177
## 117 2018-04-12 0.1938879
## 118 2018-04-13 0.1897607
## 119 2018-04-14 0.1861888
## 120 2018-04-15 0.2267652
## 121 2018-04-16 0.2352825
## 122 2018-04-17 0.2187042
## 123 2018-04-18 0.2088741
## 124 2018-04-19 0.2016534
## 125 2018-04-20 0.1961351
## 126 2018-04-21 0.1915013
## 127 2018-04-22 0.1883138
## 128 2018-04-23 0.2570006
## 129 2018-04-24 0.2662503
## 130 2018-04-25 0.2356152
## 131 2018-04-26 0.2246237
## 132 2018-04-27 0.2251174
## 133 2018-04-28 0.2142165
## 134 2018-04-29 0.2061856
## 135 2018-04-30 0.1998873
## 136 2018-05-01 0.1946701
## 137 2018-05-02 0.1905331
## 138 2018-05-03 0.1862787
## 139 2018-05-04 0.1821768
## 140 2018-05-05 0.1787459
## 141 2018-05-06 0.1771430
## 142 2018-05-07 0.1816304
## 143 2018-05-08 0.1969321
## 144 2018-05-09 0.1949738
## 145 2018-05-10 0.1898592
## 146 2018-05-11 0.1844252
## 147 2018-05-12 0.1788747
## 148 2018-05-13 0.1733239
## 149 2018-05-14 0.1679975
## 150 2018-05-15 0.1646196obsws32smvalclean$Site3<- rowMeans(subset(obsws32smval, select = c(smois30site3a,smois60site3a,smois30site3b,smois60site3b), na.rm = TRUE))
obsws32smvalclean$Site2<- rowMeans(subset(obsws32smval, select = c(smois30site2a,smois30site2b,smois60site2b), na.rm = TRUE))
obsws32smvalclean$Site1<- rowMeans(subset(obsws32smval, select = c(smois30site1a,smois60site1a,smois30site1b,smois60site1b), na.rm = TRUE))
obsws32smvalclean## Date mergedsoilmoisture Site3 Site2 Site1
## 1 2017-12-17 0.1812803 0.2184210 0.1298160 0.1827378
## 2 2017-12-18 0.1813529 0.2184097 0.1318113 0.1814523
## 3 2017-12-19 0.1786329 0.2147977 0.1310752 0.1781363
## 4 2017-12-20 0.2045600 0.2352214 0.1611586 0.2064497
## 5 2017-12-21 0.2121985 0.2435130 0.1689051 0.2133542
## 6 2017-12-22 0.2034018 0.2369948 0.1599421 0.2024036
## 7 2017-12-23 0.2159135 0.2474115 0.1737037 0.2160729
## 8 2017-12-24 0.2180366 0.2508741 0.1779583 0.2152578
## 9 2017-12-25 0.2051297 0.2392457 0.1649375 0.2011580
## 10 2017-12-26 0.1967778 0.2311780 0.1564815 0.1925998
## 11 2017-12-27 0.1907229 0.2253247 0.1504178 0.1863498
## 12 2017-12-28 0.1860186 0.2206840 0.1457465 0.1815573
## 13 2017-12-29 0.1822263 0.2169158 0.1421042 0.1776285
## 14 2017-12-30 0.1789890 0.2136771 0.1389468 0.1743325
## 15 2017-12-31 0.1760297 0.2104852 0.1361690 0.1714696
## 16 2018-01-01 0.1730221 0.2068863 0.1335336 0.1687743
## 17 2018-01-02 0.1699094 0.2026606 0.1310185 0.1663264
## 18 2018-01-03 0.1674965 0.1998021 0.1287234 0.1642708
## 19 2018-01-04 0.1650735 0.1969184 0.1264468 0.1621988
## 20 2018-01-05 0.1623993 0.1935668 0.1236840 0.1602682
## 21 2018-01-06 0.1599766 0.1904905 0.1211806 0.1585599
## 22 2018-01-07 0.1576960 0.1877726 0.1186574 0.1568984
## 23 2018-01-08 0.1568914 0.1872422 0.1174618 0.1561128
## 24 2018-01-09 0.1574485 0.1894384 0.1169259 0.1558507
## 25 2018-01-10 0.1592184 0.1939688 0.1176424 0.1556502
## 26 2018-01-11 0.2106263 0.2476406 0.1661053 0.2070026
## 27 2018-01-12 0.2585713 0.3023993 0.2126192 0.2492075
## 28 2018-01-13 0.2298163 0.2697049 0.1885231 0.2208976
## 29 2018-01-14 0.2101749 0.2461050 0.1714329 0.2033012
## 30 2018-01-15 0.2000193 0.2340321 0.1618090 0.1946641
## 31 2018-01-16 0.1934378 0.2271962 0.1552234 0.1883403
## 32 2018-01-17 0.1884672 0.2222873 0.1504387 0.1831684
## 33 2018-01-18 0.1847465 0.2177543 0.1464155 0.1804870
## 34 2018-01-19 0.1827311 0.2160347 0.1430255 0.1792066
## 35 2018-01-20 0.1806938 0.2148377 0.1400914 0.1770017
## 36 2018-01-21 0.1788930 0.2141354 0.1381655 0.1741962
## 37 2018-01-22 0.1816379 0.2176727 0.1396944 0.1770608
## 38 2018-01-23 0.2099719 0.2426632 0.1698900 0.2073420
## 39 2018-01-24 0.2042055 0.2377882 0.1643600 0.2005069
## 40 2018-01-25 0.1978362 0.2319010 0.1582002 0.1934983
## 41 2018-01-26 0.1925960 0.2267535 0.1530544 0.1880946
## 42 2018-01-27 0.1913684 0.2261970 0.1498113 0.1877075
## 43 2018-01-28 0.2227986 0.2548967 0.1778299 0.2244271
## 44 2018-01-29 0.2251622 0.2590182 0.1841771 0.2220451
## 45 2018-01-30 0.2114195 0.2458255 0.1703889 0.2077865
## 46 2018-01-31 0.2024122 0.2366563 0.1618900 0.1985599
## 47 2018-02-01 0.1966335 0.2307604 0.1560451 0.1929479
## 48 2018-02-02 0.1958087 0.2303811 0.1535116 0.1929592
## 49 2018-02-03 0.1918223 0.2255894 0.1503773 0.1891389
## 50 2018-02-04 0.2215597 0.2586415 0.1716586 0.2219036
## 51 2018-02-05 0.2242181 0.2588863 0.1816354 0.2214870
## 52 2018-02-06 0.2119706 0.2460191 0.1716088 0.2081936
## 53 2018-02-07 0.2403602 0.2747222 0.1988044 0.2371649
## 54 2018-02-08 0.2277506 0.2657526 0.1858970 0.2211389
## 55 2018-02-09 0.2117093 0.2479861 0.1712176 0.2058012
## 56 2018-02-10 0.2263567 0.2620903 0.1832708 0.2229375
## 57 2018-02-11 0.2594152 NA 0.2386782 0.2749679
## 58 2018-02-12 0.2177703 NA 0.1980856 0.2325339
## 59 2018-02-13 0.2526821 0.3420382 0.1811157 0.2170009
## 60 2018-02-14 0.2187074 0.2685182 0.1701852 0.2052882
## 61 2018-02-15 0.2141866 0.2565538 0.1676806 0.2066988
## 62 2018-02-16 0.2078769 0.2455486 0.1646400 0.2026328
## 63 2018-02-17 0.2023741 0.2391111 0.1590405 0.1981372
## 64 2018-02-18 0.2103213 0.2463655 0.1647130 0.2084835
## 65 2018-02-19 0.2066506 0.2421328 0.1613194 0.2051667
## 66 2018-02-20 0.2011578 0.2357995 0.1573102 0.1994019
## 67 2018-02-21 0.2304523 0.2652378 0.1867384 0.2284523
## 68 2018-02-22 0.2259672 0.2614158 0.1850486 0.2212075
## 69 2018-02-23 0.2114646 0.2466120 0.1711169 0.2065781
## 70 2018-02-24 0.2029441 0.2381710 0.1622558 0.1982335
## 71 2018-02-25 0.2018564 0.2393038 0.1585914 0.1968576
## 72 2018-02-26 0.2042301 0.2415321 0.1595822 0.2004141
## 73 2018-02-27 0.1995574 0.2352457 0.1563762 0.1962552
## 74 2018-02-28 0.2057860 0.2428750 0.1602326 0.2028620
## 75 2018-03-01 0.2489119 0.2840321 0.2047778 0.2468924
## 76 2018-03-02 0.2292061 0.2686840 0.1862639 0.2219349
## 77 2018-03-03 0.2128520 0.2514045 0.1705255 0.2060443
## 78 2018-03-04 0.2033614 0.2409384 0.1614676 0.1972049
## 79 2018-03-05 0.1965865 0.2332422 0.1551944 0.1909748
## 80 2018-03-06 0.2052393 0.2435052 0.1590255 0.2016337
## 81 2018-03-07 0.2119353 0.2464280 0.1661713 0.2117656
## 82 2018-03-08 0.2067156 0.2389826 0.1597778 0.2096519
## 83 2018-03-09 0.2004845 0.2327387 0.1543472 0.2028333
## 84 2018-03-10 0.1957295 0.2281016 0.1500116 0.1976458
## 85 2018-03-11 0.1919861 0.2243811 0.1463588 0.1938116
## 86 2018-03-12 0.2025691 0.2368247 0.1501875 0.2075998
## 87 2018-03-13 0.2017443 0.2339063 0.1517373 0.2070877
## 88 2018-03-14 0.1974754 0.2298194 0.1485509 0.2018247
## 89 2018-03-15 0.1936638 0.2264358 0.1453831 0.1971024
## 90 2018-03-16 0.1900477 0.2228429 0.1423264 0.1930434
## 91 2018-03-17 0.1877393 0.2206745 0.1395810 0.1909227
## 92 2018-03-18 0.1905354 0.2259635 0.1386458 0.1940243
## 93 2018-03-19 0.1901329 0.2256233 0.1380532 0.1937023
## 94 2018-03-20 0.2072206 0.2431823 0.1490359 0.2148976
## 95 2018-03-21 0.2128883 0.2453212 0.1578299 0.2217491
## 96 2018-03-22 0.2075410 0.2405356 0.1544282 0.2143811
## 97 2018-03-23 0.2024549 0.2355833 0.1507025 0.2081406
## 98 2018-03-24 0.1993210 0.2326936 0.1475405 0.2047839
## 99 2018-03-25 0.2166313 0.2498394 0.1597975 0.2260486
## 100 2018-03-26 0.2121376 0.2440990 0.1599988 0.2192804
## 101 2018-03-27 0.2056414 0.2378082 0.1552662 0.2112561
## 102 2018-03-28 0.2002648 0.2323446 0.1511817 0.2049974
## 103 2018-03-29 0.2006057 0.2330764 0.1502801 0.2058793
## 104 2018-03-30 0.2255177 0.2530920 0.1760208 0.2350660
## 105 2018-03-31 0.2150303 0.2447335 0.1675706 0.2209219
## 106 2018-04-01 0.2069646 0.2373377 0.1602535 0.2116250
## 107 2018-04-02 0.2005587 0.2311814 0.1541250 0.2047613
## 108 2018-04-03 0.1953756 0.2262899 0.1490255 0.1992240
## 109 2018-04-04 0.1962923 0.2295095 0.1461979 0.2006458
## 110 2018-04-05 0.1934653 0.2269696 0.1437060 0.1972804
## 111 2018-04-06 0.1907393 0.2251259 0.1406759 0.1939002
## 112 2018-04-07 0.2162749 0.2500877 0.1606632 0.2241710
## 113 2018-04-08 0.2142361 0.2459740 0.1637072 0.2203950
## 114 2018-04-09 0.2083649 0.2414036 0.1575637 0.2134271
## 115 2018-04-10 0.2035641 0.2366189 0.1536088 0.2079757
## 116 2018-04-11 0.1985177 0.2312960 0.1493970 0.2025799
## 117 2018-04-12 0.1938879 0.2266094 0.1450822 0.1977708
## 118 2018-04-13 0.1897607 0.2225330 0.1410868 0.1934939
## 119 2018-04-14 0.1861888 0.2190686 0.1376424 0.1897188
## 120 2018-04-15 0.2267652 0.2573394 0.1796586 0.2315208
## 121 2018-04-16 0.2352825 0.2709479 0.1876516 0.2353403
## 122 2018-04-17 0.2187042 0.2539436 0.1719479 0.2185321
## 123 2018-04-18 0.2088741 0.2433733 0.1627118 0.2089965
## 124 2018-04-19 0.2016534 0.2354809 0.1558704 0.2021632
## 125 2018-04-20 0.1961351 0.2297092 0.1502894 0.1969453
## 126 2018-04-21 0.1915013 0.2250877 0.1454896 0.1924236
## 127 2018-04-22 0.1883138 0.2221033 0.1417083 0.1894783
## 128 2018-04-23 0.2570006 0.2928273 0.2113310 0.2554262
## 129 2018-04-24 0.2662503 0.3156189 0.2124942 0.2571988
## 130 2018-04-25 0.2356152 0.2778342 0.1868507 0.2299696
## 131 2018-04-26 0.2246237 0.2655755 0.1754988 0.2205156
## 132 2018-04-27 0.2251174 0.2625469 0.1765451 0.2241172
## 133 2018-04-28 0.2142165 0.2513707 0.1661273 0.2131293
## 134 2018-04-29 0.2061856 0.2437292 0.1575150 0.2051450
## 135 2018-04-30 0.1998873 0.2375208 0.1509155 0.1989826
## 136 2018-05-01 0.1946701 0.2322135 0.1456887 0.1938628
## 137 2018-05-02 0.1905331 0.2286172 0.1412465 0.1894141
## 138 2018-05-03 0.1862787 0.2238941 0.1374086 0.1853160
## 139 2018-05-04 0.1821768 0.2190781 0.1339653 0.1814340
## 140 2018-05-05 0.1787459 0.2156814 0.1309086 0.1776884
## 141 2018-05-06 0.1771430 0.2143819 0.1283380 0.1765078
## 142 2018-05-07 0.1816304 0.2184427 0.1335903 0.1808481
## 143 2018-05-08 0.1969321 0.2361970 0.1438322 0.1974922
## 144 2018-05-09 0.1949738 0.2357708 0.1394086 0.1958507
## 145 2018-05-10 0.1898592 0.2300799 0.1351667 0.1906580
## 146 2018-05-11 0.1844252 0.2234852 0.1313345 0.1851832
## 147 2018-05-12 0.1788747 0.2176962 0.1274792 0.1785998
## 148 2018-05-13 0.1733239 0.2124896 0.1235127 0.1715165
## 149 2018-05-14 0.1679975 0.2079583 0.1197731 0.1642049
## 150 2018-05-15 0.1646196 0.2067674 0.1166227 0.1584696plot(obsws32smvalclean$Date,obsws32smvalclean$Site3, type = "l", main = "SITE 3 Averaged Sensor Output")
obsws32smvalclean$Site3## [1] 0.2184210 0.2184097 0.2147977 0.2352214 0.2435130 0.2369948 0.2474115
## [8] 0.2508741 0.2392457 0.2311780 0.2253247 0.2206840 0.2169158 0.2136771
## [15] 0.2104852 0.2068863 0.2026606 0.1998021 0.1969184 0.1935668 0.1904905
## [22] 0.1877726 0.1872422 0.1894384 0.1939688 0.2476406 0.3023993 0.2697049
## [29] 0.2461050 0.2340321 0.2271962 0.2222873 0.2177543 0.2160347 0.2148377
## [36] 0.2141354 0.2176727 0.2426632 0.2377882 0.2319010 0.2267535 0.2261970
## [43] 0.2548967 0.2590182 0.2458255 0.2366563 0.2307604 0.2303811 0.2255894
## [50] 0.2586415 0.2588863 0.2460191 0.2747222 0.2657526 0.2479861 0.2620903
## [57] NA NA 0.3420382 0.2685182 0.2565538 0.2455486 0.2391111
## [64] 0.2463655 0.2421328 0.2357995 0.2652378 0.2614158 0.2466120 0.2381710
## [71] 0.2393038 0.2415321 0.2352457 0.2428750 0.2840321 0.2686840 0.2514045
## [78] 0.2409384 0.2332422 0.2435052 0.2464280 0.2389826 0.2327387 0.2281016
## [85] 0.2243811 0.2368247 0.2339063 0.2298194 0.2264358 0.2228429 0.2206745
## [92] 0.2259635 0.2256233 0.2431823 0.2453212 0.2405356 0.2355833 0.2326936
## [99] 0.2498394 0.2440990 0.2378082 0.2323446 0.2330764 0.2530920 0.2447335
## [106] 0.2373377 0.2311814 0.2262899 0.2295095 0.2269696 0.2251259 0.2500877
## [113] 0.2459740 0.2414036 0.2366189 0.2312960 0.2266094 0.2225330 0.2190686
## [120] 0.2573394 0.2709479 0.2539436 0.2433733 0.2354809 0.2297092 0.2250877
## [127] 0.2221033 0.2928273 0.3156189 0.2778342 0.2655755 0.2625469 0.2513707
## [134] 0.2437292 0.2375208 0.2322135 0.2286172 0.2238941 0.2190781 0.2156814
## [141] 0.2143819 0.2184427 0.2361970 0.2357708 0.2300799 0.2234852 0.2176962
## [148] 0.2124896 0.2079583 0.2067674{plot(obsws32smvalclean$Date,obsws32smvalclean$mergedsoilmoisture, type = "l", main = "All site averaged sensor output", lty = 3, lwd = 2, ylim = c(0.10,0.35))
lines(obsws32smvalclean$Date,obsws32smvalclean$Site1, col = 'BLUE')
lines(obsws32smvalclean$Date,obsws32smvalclean$Site2, col = 'RED')
lines(obsws32smvalclean$Date,obsws32smvalclean$Site3, col = 'GREEN')}
# must modify vwc calculation to use * instead of / RSS - read 20 runs, create table and append to table for site 1
# Read in RHESSys Validation runs
setwd(system.file("extdata/", package = "RHESSysIOinR"))
#create rootzonevwc column
for(i in 1:validationruns) {
temp_dataset<- read.csv(paste0("outputfilter/valws32patch1_",i,".csv"))
temp_dataset$date<- as.Date(paste(temp_dataset$year, temp_dataset$month, temp_dataset$day, sep = "-"), format = "%Y-%m-%d")
temp_dataset$rootzonevwc<- temp_dataset$rootzone.S*temp_dataset$rootzone.potential_sat
assign(paste0("cwws32valrss1_run",i),temp_dataset)
}
##merge calibration runs with observed so dates match up, instead of subsetting
for(i in 1:validationruns) { assign(paste0("valmergesm",i), merge(obsws32smvalclean,eval(parse(text = paste0("cwws32valrss1_run",i))), by.x = "Date", by.y="date", all = FALSE))
assign(paste0("valsubsetsm",i),eval(parse(text = paste0("valmergesm",i)))[eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$date"))) >= Valdates[1] & eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$date"))) <= Valdates[2], ])}
valmergesm1## Date mergedsoilmoisture Site3 Site2 Site1 day month year
## 1 2017-12-17 0.1812803 0.2184210 0.1298160 0.1827378 17 12 2017
## 2 2017-12-18 0.1813529 0.2184097 0.1318113 0.1814523 18 12 2017
## 3 2017-12-19 0.1786329 0.2147977 0.1310752 0.1781363 19 12 2017
## 4 2017-12-20 0.2045600 0.2352214 0.1611586 0.2064497 20 12 2017
## 5 2017-12-21 0.2121985 0.2435130 0.1689051 0.2133542 21 12 2017
## 6 2017-12-22 0.2034018 0.2369948 0.1599421 0.2024036 22 12 2017
## 7 2017-12-23 0.2159135 0.2474115 0.1737037 0.2160729 23 12 2017
## 8 2017-12-24 0.2180366 0.2508741 0.1779583 0.2152578 24 12 2017
## 9 2017-12-25 0.2051297 0.2392457 0.1649375 0.2011580 25 12 2017
## 10 2017-12-26 0.1967778 0.2311780 0.1564815 0.1925998 26 12 2017
## 11 2017-12-27 0.1907229 0.2253247 0.1504178 0.1863498 27 12 2017
## 12 2017-12-28 0.1860186 0.2206840 0.1457465 0.1815573 28 12 2017
## 13 2017-12-29 0.1822263 0.2169158 0.1421042 0.1776285 29 12 2017
## 14 2017-12-30 0.1789890 0.2136771 0.1389468 0.1743325 30 12 2017
## 15 2017-12-31 0.1760297 0.2104852 0.1361690 0.1714696 31 12 2017
## 16 2018-01-01 0.1730221 0.2068863 0.1335336 0.1687743 1 1 2018
## 17 2018-01-02 0.1699094 0.2026606 0.1310185 0.1663264 2 1 2018
## 18 2018-01-03 0.1674965 0.1998021 0.1287234 0.1642708 3 1 2018
## 19 2018-01-04 0.1650735 0.1969184 0.1264468 0.1621988 4 1 2018
## 20 2018-01-05 0.1623993 0.1935668 0.1236840 0.1602682 5 1 2018
## 21 2018-01-06 0.1599766 0.1904905 0.1211806 0.1585599 6 1 2018
## 22 2018-01-07 0.1576960 0.1877726 0.1186574 0.1568984 7 1 2018
## 23 2018-01-08 0.1568914 0.1872422 0.1174618 0.1561128 8 1 2018
## 24 2018-01-09 0.1574485 0.1894384 0.1169259 0.1558507 9 1 2018
## 25 2018-01-10 0.1592184 0.1939688 0.1176424 0.1556502 10 1 2018
## 26 2018-01-11 0.2106263 0.2476406 0.1661053 0.2070026 11 1 2018
## 27 2018-01-12 0.2585713 0.3023993 0.2126192 0.2492075 12 1 2018
## 28 2018-01-13 0.2298163 0.2697049 0.1885231 0.2208976 13 1 2018
## 29 2018-01-14 0.2101749 0.2461050 0.1714329 0.2033012 14 1 2018
## 30 2018-01-15 0.2000193 0.2340321 0.1618090 0.1946641 15 1 2018
## 31 2018-01-16 0.1934378 0.2271962 0.1552234 0.1883403 16 1 2018
## 32 2018-01-17 0.1884672 0.2222873 0.1504387 0.1831684 17 1 2018
## 33 2018-01-18 0.1847465 0.2177543 0.1464155 0.1804870 18 1 2018
## 34 2018-01-19 0.1827311 0.2160347 0.1430255 0.1792066 19 1 2018
## 35 2018-01-20 0.1806938 0.2148377 0.1400914 0.1770017 20 1 2018
## 36 2018-01-21 0.1788930 0.2141354 0.1381655 0.1741962 21 1 2018
## 37 2018-01-22 0.1816379 0.2176727 0.1396944 0.1770608 22 1 2018
## 38 2018-01-23 0.2099719 0.2426632 0.1698900 0.2073420 23 1 2018
## 39 2018-01-24 0.2042055 0.2377882 0.1643600 0.2005069 24 1 2018
## 40 2018-01-25 0.1978362 0.2319010 0.1582002 0.1934983 25 1 2018
## 41 2018-01-26 0.1925960 0.2267535 0.1530544 0.1880946 26 1 2018
## 42 2018-01-27 0.1913684 0.2261970 0.1498113 0.1877075 27 1 2018
## 43 2018-01-28 0.2227986 0.2548967 0.1778299 0.2244271 28 1 2018
## 44 2018-01-29 0.2251622 0.2590182 0.1841771 0.2220451 29 1 2018
## 45 2018-01-30 0.2114195 0.2458255 0.1703889 0.2077865 30 1 2018
## 46 2018-01-31 0.2024122 0.2366563 0.1618900 0.1985599 31 1 2018
## 47 2018-02-01 0.1966335 0.2307604 0.1560451 0.1929479 1 2 2018
## 48 2018-02-02 0.1958087 0.2303811 0.1535116 0.1929592 2 2 2018
## 49 2018-02-03 0.1918223 0.2255894 0.1503773 0.1891389 3 2 2018
## 50 2018-02-04 0.2215597 0.2586415 0.1716586 0.2219036 4 2 2018
## 51 2018-02-05 0.2242181 0.2588863 0.1816354 0.2214870 5 2 2018
## 52 2018-02-06 0.2119706 0.2460191 0.1716088 0.2081936 6 2 2018
## 53 2018-02-07 0.2403602 0.2747222 0.1988044 0.2371649 7 2 2018
## 54 2018-02-08 0.2277506 0.2657526 0.1858970 0.2211389 8 2 2018
## 55 2018-02-09 0.2117093 0.2479861 0.1712176 0.2058012 9 2 2018
## 56 2018-02-10 0.2263567 0.2620903 0.1832708 0.2229375 10 2 2018
## 57 2018-02-11 0.2594152 NA 0.2386782 0.2749679 11 2 2018
## 58 2018-02-12 0.2177703 NA 0.1980856 0.2325339 12 2 2018
## 59 2018-02-13 0.2526821 0.3420382 0.1811157 0.2170009 13 2 2018
## 60 2018-02-14 0.2187074 0.2685182 0.1701852 0.2052882 14 2 2018
## 61 2018-02-15 0.2141866 0.2565538 0.1676806 0.2066988 15 2 2018
## 62 2018-02-16 0.2078769 0.2455486 0.1646400 0.2026328 16 2 2018
## 63 2018-02-17 0.2023741 0.2391111 0.1590405 0.1981372 17 2 2018
## 64 2018-02-18 0.2103213 0.2463655 0.1647130 0.2084835 18 2 2018
## 65 2018-02-19 0.2066506 0.2421328 0.1613194 0.2051667 19 2 2018
## 66 2018-02-20 0.2011578 0.2357995 0.1573102 0.1994019 20 2 2018
## 67 2018-02-21 0.2304523 0.2652378 0.1867384 0.2284523 21 2 2018
## 68 2018-02-22 0.2259672 0.2614158 0.1850486 0.2212075 22 2 2018
## 69 2018-02-23 0.2114646 0.2466120 0.1711169 0.2065781 23 2 2018
## 70 2018-02-24 0.2029441 0.2381710 0.1622558 0.1982335 24 2 2018
## 71 2018-02-25 0.2018564 0.2393038 0.1585914 0.1968576 25 2 2018
## 72 2018-02-26 0.2042301 0.2415321 0.1595822 0.2004141 26 2 2018
## 73 2018-02-27 0.1995574 0.2352457 0.1563762 0.1962552 27 2 2018
## 74 2018-02-28 0.2057860 0.2428750 0.1602326 0.2028620 28 2 2018
## 75 2018-03-01 0.2489119 0.2840321 0.2047778 0.2468924 1 3 2018
## 76 2018-03-02 0.2292061 0.2686840 0.1862639 0.2219349 2 3 2018
## 77 2018-03-03 0.2128520 0.2514045 0.1705255 0.2060443 3 3 2018
## 78 2018-03-04 0.2033614 0.2409384 0.1614676 0.1972049 4 3 2018
## 79 2018-03-05 0.1965865 0.2332422 0.1551944 0.1909748 5 3 2018
## 80 2018-03-06 0.2052393 0.2435052 0.1590255 0.2016337 6 3 2018
## 81 2018-03-07 0.2119353 0.2464280 0.1661713 0.2117656 7 3 2018
## 82 2018-03-08 0.2067156 0.2389826 0.1597778 0.2096519 8 3 2018
## 83 2018-03-09 0.2004845 0.2327387 0.1543472 0.2028333 9 3 2018
## 84 2018-03-10 0.1957295 0.2281016 0.1500116 0.1976458 10 3 2018
## 85 2018-03-11 0.1919861 0.2243811 0.1463588 0.1938116 11 3 2018
## 86 2018-03-12 0.2025691 0.2368247 0.1501875 0.2075998 12 3 2018
## 87 2018-03-13 0.2017443 0.2339063 0.1517373 0.2070877 13 3 2018
## 88 2018-03-14 0.1974754 0.2298194 0.1485509 0.2018247 14 3 2018
## 89 2018-03-15 0.1936638 0.2264358 0.1453831 0.1971024 15 3 2018
## 90 2018-03-16 0.1900477 0.2228429 0.1423264 0.1930434 16 3 2018
## 91 2018-03-17 0.1877393 0.2206745 0.1395810 0.1909227 17 3 2018
## 92 2018-03-18 0.1905354 0.2259635 0.1386458 0.1940243 18 3 2018
## 93 2018-03-19 0.1901329 0.2256233 0.1380532 0.1937023 19 3 2018
## 94 2018-03-20 0.2072206 0.2431823 0.1490359 0.2148976 20 3 2018
## 95 2018-03-21 0.2128883 0.2453212 0.1578299 0.2217491 21 3 2018
## 96 2018-03-22 0.2075410 0.2405356 0.1544282 0.2143811 22 3 2018
## 97 2018-03-23 0.2024549 0.2355833 0.1507025 0.2081406 23 3 2018
## 98 2018-03-24 0.1993210 0.2326936 0.1475405 0.2047839 24 3 2018
## 99 2018-03-25 0.2166313 0.2498394 0.1597975 0.2260486 25 3 2018
## 100 2018-03-26 0.2121376 0.2440990 0.1599988 0.2192804 26 3 2018
## 101 2018-03-27 0.2056414 0.2378082 0.1552662 0.2112561 27 3 2018
## 102 2018-03-28 0.2002648 0.2323446 0.1511817 0.2049974 28 3 2018
## 103 2018-03-29 0.2006057 0.2330764 0.1502801 0.2058793 29 3 2018
## 104 2018-03-30 0.2255177 0.2530920 0.1760208 0.2350660 30 3 2018
## 105 2018-03-31 0.2150303 0.2447335 0.1675706 0.2209219 31 3 2018
## 106 2018-04-01 0.2069646 0.2373377 0.1602535 0.2116250 1 4 2018
## 107 2018-04-02 0.2005587 0.2311814 0.1541250 0.2047613 2 4 2018
## 108 2018-04-03 0.1953756 0.2262899 0.1490255 0.1992240 3 4 2018
## 109 2018-04-04 0.1962923 0.2295095 0.1461979 0.2006458 4 4 2018
## 110 2018-04-05 0.1934653 0.2269696 0.1437060 0.1972804 5 4 2018
## 111 2018-04-06 0.1907393 0.2251259 0.1406759 0.1939002 6 4 2018
## 112 2018-04-07 0.2162749 0.2500877 0.1606632 0.2241710 7 4 2018
## 113 2018-04-08 0.2142361 0.2459740 0.1637072 0.2203950 8 4 2018
## 114 2018-04-09 0.2083649 0.2414036 0.1575637 0.2134271 9 4 2018
## 115 2018-04-10 0.2035641 0.2366189 0.1536088 0.2079757 10 4 2018
## 116 2018-04-11 0.1985177 0.2312960 0.1493970 0.2025799 11 4 2018
## 117 2018-04-12 0.1938879 0.2266094 0.1450822 0.1977708 12 4 2018
## 118 2018-04-13 0.1897607 0.2225330 0.1410868 0.1934939 13 4 2018
## 119 2018-04-14 0.1861888 0.2190686 0.1376424 0.1897188 14 4 2018
## 120 2018-04-15 0.2267652 0.2573394 0.1796586 0.2315208 15 4 2018
## 121 2018-04-16 0.2352825 0.2709479 0.1876516 0.2353403 16 4 2018
## 122 2018-04-17 0.2187042 0.2539436 0.1719479 0.2185321 17 4 2018
## 123 2018-04-18 0.2088741 0.2433733 0.1627118 0.2089965 18 4 2018
## 124 2018-04-19 0.2016534 0.2354809 0.1558704 0.2021632 19 4 2018
## 125 2018-04-20 0.1961351 0.2297092 0.1502894 0.1969453 20 4 2018
## 126 2018-04-21 0.1915013 0.2250877 0.1454896 0.1924236 21 4 2018
## 127 2018-04-22 0.1883138 0.2221033 0.1417083 0.1894783 22 4 2018
## 128 2018-04-23 0.2570006 0.2928273 0.2113310 0.2554262 23 4 2018
## 129 2018-04-24 0.2662503 0.3156189 0.2124942 0.2571988 24 4 2018
## 130 2018-04-25 0.2356152 0.2778342 0.1868507 0.2299696 25 4 2018
## 131 2018-04-26 0.2246237 0.2655755 0.1754988 0.2205156 26 4 2018
## 132 2018-04-27 0.2251174 0.2625469 0.1765451 0.2241172 27 4 2018
## 133 2018-04-28 0.2142165 0.2513707 0.1661273 0.2131293 28 4 2018
## 134 2018-04-29 0.2061856 0.2437292 0.1575150 0.2051450 29 4 2018
## 135 2018-04-30 0.1998873 0.2375208 0.1509155 0.1989826 30 4 2018
## 136 2018-05-01 0.1946701 0.2322135 0.1456887 0.1938628 1 5 2018
## 137 2018-05-02 0.1905331 0.2286172 0.1412465 0.1894141 2 5 2018
## 138 2018-05-03 0.1862787 0.2238941 0.1374086 0.1853160 3 5 2018
## 139 2018-05-04 0.1821768 0.2190781 0.1339653 0.1814340 4 5 2018
## 140 2018-05-05 0.1787459 0.2156814 0.1309086 0.1776884 5 5 2018
## 141 2018-05-06 0.1771430 0.2143819 0.1283380 0.1765078 6 5 2018
## 142 2018-05-07 0.1816304 0.2184427 0.1335903 0.1808481 7 5 2018
## 143 2018-05-08 0.1969321 0.2361970 0.1438322 0.1974922 8 5 2018
## 144 2018-05-09 0.1949738 0.2357708 0.1394086 0.1958507 9 5 2018
## 145 2018-05-10 0.1898592 0.2300799 0.1351667 0.1906580 10 5 2018
## 146 2018-05-11 0.1844252 0.2234852 0.1313345 0.1851832 11 5 2018
## 147 2018-05-12 0.1788747 0.2176962 0.1274792 0.1785998 12 5 2018
## 148 2018-05-13 0.1733239 0.2124896 0.1235127 0.1715165 13 5 2018
## 149 2018-05-14 0.1679975 0.2079583 0.1197731 0.1642049 14 5 2018
## 150 2018-05-15 0.1646196 0.2067674 0.1166227 0.1584696 15 5 2018
## basinID hillID zoneID patchID rootzone.S rootzone.potential_sat
## 1 1 112 136557 136557 0.301038 0.122944
## 2 1 112 136557 136557 0.301231 0.122944
## 3 1 112 136557 136557 0.240824 0.122944
## 4 1 112 136557 136557 0.367783 0.122944
## 5 1 112 136557 136557 0.238428 0.122944
## 6 1 112 136557 136557 0.275800 0.122944
## 7 1 112 136557 136557 0.374852 0.122944
## 8 1 112 136557 136557 0.235569 0.122944
## 9 1 112 136557 136557 0.211294 0.122944
## 10 1 112 136557 136557 0.194873 0.122944
## 11 1 112 136557 136557 0.182629 0.122944
## 12 1 112 136557 136557 0.172977 0.122944
## 13 1 112 136557 136557 0.165082 0.122944
## 14 1 112 136557 136557 0.158453 0.122944
## 15 1 112 136557 136557 0.152775 0.122944
## 16 1 112 136557 136557 0.147836 0.122944
## 17 1 112 136557 136557 0.143484 0.122944
## 18 1 112 136557 136557 0.139612 0.122944
## 19 1 112 136557 136557 0.136135 0.122944
## 20 1 112 136557 136557 0.132991 0.122944
## 21 1 112 136557 136557 0.130130 0.122944
## 22 1 112 136557 136557 0.127511 0.122944
## 23 1 112 136557 136557 0.135434 0.122944
## 24 1 112 136557 136557 0.132349 0.122944
## 25 1 112 136557 136557 0.153208 0.122944
## 26 1 112 136557 136557 0.259786 0.122944
## 27 1 112 136557 136557 0.325588 0.122944
## 28 1 112 136557 136557 0.245238 0.122944
## 29 1 112 136557 136557 0.217328 0.122944
## 30 1 112 136557 136557 0.199208 0.122944
## 31 1 112 136557 136557 0.203699 0.122944
## 32 1 112 136557 136557 0.189351 0.122944
## 33 1 112 136557 136557 0.178345 0.122944
## 34 1 112 136557 136557 0.169508 0.122944
## 35 1 112 136557 136557 0.162186 0.122944
## 36 1 112 136557 136557 0.155978 0.122944
## 37 1 112 136557 136557 0.331353 0.122944
## 38 1 112 136557 136557 0.324458 0.122944
## 39 1 112 136557 136557 0.245214 0.122944
## 40 1 112 136557 136557 0.217332 0.122944
## 41 1 112 136557 136557 0.199223 0.122944
## 42 1 112 136557 136557 0.292065 0.122944
## 43 1 112 136557 136557 0.352505 0.122944
## 44 1 112 136557 136557 0.243682 0.122944
## 45 1 112 136557 136557 0.216428 0.122944
## 46 1 112 136557 136557 0.198594 0.122944
## 47 1 112 136557 136557 0.219371 0.122944
## 48 1 112 136557 136557 0.200653 0.122944
## 49 1 112 136557 136557 0.187078 0.122944
## 50 1 112 136557 136557 0.374813 0.122944
## 51 1 112 136557 136557 0.236560 0.122944
## 52 1 112 136557 136557 0.249304 0.122944
## 53 1 112 136557 136557 0.259786 0.122944
## 54 1 112 136557 136557 0.225594 0.122944
## 55 1 112 136557 136557 0.204910 0.122944
## 56 1 112 136557 136557 0.259786 0.122944
## 57 1 112 136557 136557 0.259786 0.122944
## 58 1 112 136557 136557 0.329259 0.122944
## 59 1 112 136557 136557 0.337580 0.122944
## 60 1 112 136557 136557 0.244996 0.122944
## 61 1 112 136557 136557 0.295821 0.122944
## 62 1 112 136557 136557 0.239358 0.122944
## 63 1 112 136557 136557 0.319913 0.122944
## 64 1 112 136557 136557 0.328118 0.122944
## 65 1 112 136557 136557 0.328870 0.122944
## 66 1 112 136557 136557 0.334725 0.122944
## 67 1 112 136557 136557 0.259786 0.122944
## 68 1 112 136557 136557 0.225191 0.122944
## 69 1 112 136557 136557 0.204437 0.122944
## 70 1 112 136557 136557 0.205932 0.122944
## 71 1 112 136557 136557 0.270898 0.122944
## 72 1 112 136557 136557 0.293807 0.122944
## 73 1 112 136557 136557 0.238364 0.122944
## 74 1 112 136557 136557 0.371390 0.122944
## 75 1 112 136557 136557 0.259786 0.122944
## 76 1 112 136557 136557 0.225071 0.122944
## 77 1 112 136557 136557 0.204308 0.122944
## 78 1 112 136557 136557 0.189696 0.122944
## 79 1 112 136557 136557 0.178575 0.122944
## 80 1 112 136557 136557 0.298320 0.122944
## 81 1 112 136557 136557 0.301813 0.122944
## 82 1 112 136557 136557 0.240353 0.122944
## 83 1 112 136557 136557 0.214024 0.122944
## 84 1 112 136557 136557 0.196709 0.122944
## 85 1 112 136557 136557 0.215880 0.122944
## 86 1 112 136557 136557 0.288136 0.122944
## 87 1 112 136557 136557 0.282816 0.122944
## 88 1 112 136557 136557 0.278567 0.122944
## 89 1 112 136557 136557 0.272651 0.122944
## 90 1 112 136557 136557 0.267500 0.122944
## 91 1 112 136557 136557 0.317136 0.122944
## 92 1 112 136557 136557 0.306904 0.122944
## 93 1 112 136557 136557 0.373899 0.122944
## 94 1 112 136557 136557 0.374589 0.122944
## 95 1 112 136557 136557 0.351574 0.122944
## 96 1 112 136557 136557 0.333770 0.122944
## 97 1 112 136557 136557 0.320640 0.122944
## 98 1 112 136557 136557 0.373175 0.122944
## 99 1 112 136557 136557 0.371344 0.122944
## 100 1 112 136557 136557 0.345971 0.122944
## 101 1 112 136557 136557 0.330066 0.122944
## 102 1 112 136557 136557 0.317491 0.122944
## 103 1 112 136557 136557 0.342676 0.122944
## 104 1 112 136557 136557 0.327000 0.122944
## 105 1 112 136557 136557 0.314942 0.122944
## 106 1 112 136557 136557 0.304752 0.122944
## 107 1 112 136557 136557 0.296160 0.122944
## 108 1 112 136557 136557 0.289339 0.122944
## 109 1 112 136557 136557 0.320132 0.122944
## 110 1 112 136557 136557 0.308896 0.122944
## 111 1 112 136557 136557 0.340705 0.122944
## 112 1 112 136557 136557 0.360158 0.122944
## 113 1 112 136557 136557 0.338867 0.122944
## 114 1 112 136557 136557 0.341477 0.122944
## 115 1 112 136557 136557 0.326295 0.122944
## 116 1 112 136557 136557 0.314368 0.122944
## 117 1 112 136557 136557 0.304203 0.122944
## 118 1 112 136557 136557 0.296095 0.122944
## 119 1 112 136557 136557 0.289710 0.122944
## 120 1 112 136557 136557 0.259786 0.122944
## 121 1 112 136557 136557 0.258972 0.122944
## 122 1 112 136557 136557 0.253961 0.122944
## 123 1 112 136557 136557 0.248820 0.122944
## 124 1 112 136557 136557 0.245268 0.122944
## 125 1 112 136557 136557 0.240577 0.122944
## 126 1 112 136557 136557 0.237481 0.122944
## 127 1 112 136557 136557 0.270204 0.122944
## 128 1 112 136557 136557 0.259786 0.122944
## 129 1 112 136557 136557 0.373360 0.122944
## 130 1 112 136557 136557 0.346774 0.122944
## 131 1 112 136557 136557 0.369188 0.122944
## 132 1 112 136557 136557 0.343377 0.122944
## 133 1 112 136557 136557 0.326765 0.122944
## 134 1 112 136557 136557 0.314421 0.122944
## 135 1 112 136557 136557 0.303373 0.122944
## 136 1 112 136557 136557 0.293644 0.122944
## 137 1 112 136557 136557 0.285648 0.122944
## 138 1 112 136557 136557 0.278062 0.122944
## 139 1 112 136557 136557 0.270697 0.122944
## 140 1 112 136557 136557 0.266089 0.122944
## 141 1 112 136557 136557 0.279990 0.122944
## 142 1 112 136557 136557 0.368586 0.122944
## 143 1 112 136557 136557 0.365226 0.122944
## 144 1 112 136557 136557 0.345356 0.122944
## 145 1 112 136557 136557 0.334258 0.122944
## 146 1 112 136557 136557 0.319306 0.122944
## 147 1 112 136557 136557 0.307252 0.122944
## 148 1 112 136557 136557 0.296874 0.122944
## 149 1 112 136557 136557 0.287809 0.122944
## 150 1 112 136557 136557 0.344881 0.122944
## rootzone.field_capacity rz_storage rootzonevwc
## 1 0.031939 0.037011 0.03701082
## 2 0.031939 0.037034 0.03703454
## 3 0.031939 0.029608 0.02960787
## 4 0.031939 0.045217 0.04521671
## 5 0.031939 0.029313 0.02931329
## 6 0.031939 0.033908 0.03390796
## 7 0.031939 0.046086 0.04608580
## 8 0.031939 0.028962 0.02896180
## 9 0.031939 0.025977 0.02597733
## 10 0.031939 0.023958 0.02395847
## 11 0.031939 0.022453 0.02245314
## 12 0.031939 0.021266 0.02126648
## 13 0.031939 0.020296 0.02029584
## 14 0.031939 0.019481 0.01948085
## 15 0.031939 0.018783 0.01878277
## 16 0.031939 0.018175 0.01817555
## 17 0.031939 0.017640 0.01764050
## 18 0.031939 0.017164 0.01716446
## 19 0.031939 0.016737 0.01673698
## 20 0.031939 0.016350 0.01635045
## 21 0.031939 0.015999 0.01599870
## 22 0.031939 0.015677 0.01567671
## 23 0.031939 0.016651 0.01665080
## 24 0.031939 0.016271 0.01627152
## 25 0.031939 0.018836 0.01883600
## 26 0.031939 0.031939 0.03193913
## 27 0.031939 0.040029 0.04002909
## 28 0.031939 0.030150 0.03015054
## 29 0.031939 0.026719 0.02671917
## 30 0.031939 0.024491 0.02449143
## 31 0.031939 0.025043 0.02504357
## 32 0.031939 0.023279 0.02327957
## 33 0.031939 0.021926 0.02192645
## 34 0.031939 0.020840 0.02083999
## 35 0.031939 0.019940 0.01993980
## 36 0.031939 0.019177 0.01917656
## 37 0.031939 0.040738 0.04073786
## 38 0.031939 0.039890 0.03989016
## 39 0.031939 0.030147 0.03014759
## 40 0.031939 0.026720 0.02671967
## 41 0.031939 0.024493 0.02449327
## 42 0.031939 0.035907 0.03590764
## 43 0.031939 0.043338 0.04333837
## 44 0.031939 0.029959 0.02995924
## 45 0.031939 0.026608 0.02660852
## 46 0.031939 0.024416 0.02441594
## 47 0.031939 0.026970 0.02697035
## 48 0.031939 0.024669 0.02466908
## 49 0.031939 0.023000 0.02300012
## 50 0.031939 0.046081 0.04608101
## 51 0.031939 0.029084 0.02908363
## 52 0.031939 0.030650 0.03065043
## 53 0.031939 0.031939 0.03193913
## 54 0.031939 0.027735 0.02773543
## 55 0.031939 0.025192 0.02519246
## 56 0.031939 0.031939 0.03193913
## 57 0.031939 0.031939 0.03193913
## 58 0.031939 0.040480 0.04048042
## 59 0.031939 0.041503 0.04150344
## 60 0.031939 0.030121 0.03012079
## 61 0.031939 0.036369 0.03636942
## 62 0.031939 0.029427 0.02942763
## 63 0.031939 0.039331 0.03933138
## 64 0.031939 0.040340 0.04034014
## 65 0.031939 0.040432 0.04043259
## 66 0.031939 0.041152 0.04115243
## 67 0.031939 0.031939 0.03193913
## 68 0.031939 0.027686 0.02768588
## 69 0.031939 0.025134 0.02513430
## 70 0.031939 0.025318 0.02531810
## 71 0.031939 0.033305 0.03330528
## 72 0.031939 0.036122 0.03612181
## 73 0.031939 0.029305 0.02930542
## 74 0.031939 0.045660 0.04566017
## 75 0.031939 0.031939 0.03193913
## 76 0.031939 0.027671 0.02767113
## 77 0.031939 0.025118 0.02511844
## 78 0.031939 0.023322 0.02332199
## 79 0.031939 0.021955 0.02195472
## 80 0.031939 0.036676 0.03667665
## 81 0.031939 0.037106 0.03710610
## 82 0.031939 0.029550 0.02954996
## 83 0.031939 0.026313 0.02631297
## 84 0.031939 0.024184 0.02418419
## 85 0.031939 0.026541 0.02654115
## 86 0.031939 0.035424 0.03542459
## 87 0.031939 0.034770 0.03477053
## 88 0.031939 0.034248 0.03424814
## 89 0.031939 0.033521 0.03352080
## 90 0.031939 0.032887 0.03288752
## 91 0.031939 0.038990 0.03898997
## 92 0.031939 0.037732 0.03773201
## 93 0.031939 0.045968 0.04596864
## 94 0.031939 0.046053 0.04605347
## 95 0.031939 0.043224 0.04322391
## 96 0.031939 0.041035 0.04103502
## 97 0.031939 0.039421 0.03942076
## 98 0.031939 0.045879 0.04587963
## 99 0.031939 0.045654 0.04565452
## 100 0.031939 0.042535 0.04253506
## 101 0.031939 0.040579 0.04057963
## 102 0.031939 0.039033 0.03903361
## 103 0.031939 0.042130 0.04212996
## 104 0.031939 0.040203 0.04020269
## 105 0.031939 0.038720 0.03872023
## 106 0.031939 0.037467 0.03746743
## 107 0.031939 0.036411 0.03641110
## 108 0.031939 0.035572 0.03557249
## 109 0.031939 0.039358 0.03935831
## 110 0.031939 0.037977 0.03797691
## 111 0.031939 0.041887 0.04188764
## 112 0.031939 0.044279 0.04427927
## 113 0.031939 0.041661 0.04166166
## 114 0.031939 0.041982 0.04198255
## 115 0.031939 0.040116 0.04011601
## 116 0.031939 0.038650 0.03864966
## 117 0.031939 0.037400 0.03739993
## 118 0.031939 0.036403 0.03640310
## 119 0.031939 0.035618 0.03561811
## 120 0.031939 0.031939 0.03193913
## 121 0.031939 0.031839 0.03183905
## 122 0.031939 0.031223 0.03122298
## 123 0.031939 0.030591 0.03059093
## 124 0.031939 0.030154 0.03015423
## 125 0.031939 0.029577 0.02957750
## 126 0.031939 0.029197 0.02919686
## 127 0.031939 0.033220 0.03321996
## 128 0.031939 0.031939 0.03193913
## 129 0.031939 0.045902 0.04590237
## 130 0.031939 0.042634 0.04263378
## 131 0.031939 0.045389 0.04538945
## 132 0.031939 0.042216 0.04221614
## 133 0.031939 0.040174 0.04017380
## 134 0.031939 0.038656 0.03865618
## 135 0.031939 0.037298 0.03729789
## 136 0.031939 0.036102 0.03610177
## 137 0.031939 0.035119 0.03511871
## 138 0.031939 0.034186 0.03418605
## 139 0.031939 0.033280 0.03328057
## 140 0.031939 0.032714 0.03271405
## 141 0.031939 0.034423 0.03442309
## 142 0.031939 0.045315 0.04531544
## 143 0.031939 0.044902 0.04490235
## 144 0.031939 0.042459 0.04245945
## 145 0.031939 0.041095 0.04109502
## 146 0.031939 0.039257 0.03925676
## 147 0.031939 0.037775 0.03777479
## 148 0.031939 0.036499 0.03649888
## 149 0.031939 0.035384 0.03538439
## 150 0.031939 0.042401 0.04240105validationsmNSElistsite1<- c()
validationsmlnNSElistsite1<- c()
validationsmKGElistsite1<- c()
#for(i in 1:n) { assign(paste0("vsmNSEobs",i), NSE(sim = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$rz_storage","/valsubsetsm",i,"$rootdepth")))), obs = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$mergedsoilmoisture"))))))
# valsmNSElist[[i]]<- eval(parse(text = paste0("vsmNSEobs",i))) }
#for(i in 1:n) { assign(paste0("vsmlnNSEobs",i), NSE(sim = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$rz_storage","/valsubsetsm",i,"$rootdepth")))), obs = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$mergedsoilmoisture")))), FUN = log, epsilon = "Pushpalatha2012", na.rm=TRUE))
# valsmlnNSElist[[i]]<- eval(parse(text = paste0("vsmlnNSEobs",i))) }
for(i in 1:validationruns) { assign(paste0("vsmKGEobs",i), KGE(sim = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$rootzonevwc")))), obs = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$Site1"))))))
validationsmKGElistsite1[[i]]<- eval(parse(text = paste0("vsmKGEobs",i))) }
validationsmKGElistsite1## [[1]]
## [1] -0.1572728
##
## [[2]]
## [1] 0.009899872
##
## [[3]]
## [1] -0.1492581
##
## [[4]]
## [1] -0.05058916
##
## [[5]]
## [1] -0.06016045
##
## [[6]]
## [1] -0.2615479RSS - Explore Site 1
'Exploring Site 1 RSS'## [1] "Exploring Site 1 RSS"cwws32valrss1_run1## day month year basinID hillID zoneID patchID rootzone.S
## 1 1 11 2017 1 112 136557 136557 0.227767
## 2 2 11 2017 1 112 136557 136557 0.205994
## 3 3 11 2017 1 112 136557 136557 0.190907
## 4 4 11 2017 1 112 136557 136557 0.179528
## 5 5 11 2017 1 112 136557 136557 0.170499
## 6 6 11 2017 1 112 136557 136557 0.171994
## 7 7 11 2017 1 112 136557 136557 0.298280
## 8 8 11 2017 1 112 136557 136557 0.297325
## 9 9 11 2017 1 112 136557 136557 0.305418
## 10 10 11 2017 1 112 136557 136557 0.240849
## 11 11 11 2017 1 112 136557 136557 0.214236
## 12 12 11 2017 1 112 136557 136557 0.263235
## 13 13 11 2017 1 112 136557 136557 0.263482
## 14 14 11 2017 1 112 136557 136557 0.226134
## 15 15 11 2017 1 112 136557 136557 0.204957
## 16 16 11 2017 1 112 136557 136557 0.190159
## 17 17 11 2017 1 112 136557 136557 0.178938
## 18 18 11 2017 1 112 136557 136557 0.278860
## 19 19 11 2017 1 112 136557 136557 0.278206
## 20 20 11 2017 1 112 136557 136557 0.232700
## 21 21 11 2017 1 112 136557 136557 0.234196
## 22 22 11 2017 1 112 136557 136557 0.210207
## 23 23 11 2017 1 112 136557 136557 0.193991
## 24 24 11 2017 1 112 136557 136557 0.181910
## 25 25 11 2017 1 112 136557 136557 0.172396
## 26 26 11 2017 1 112 136557 136557 0.164622
## 27 27 11 2017 1 112 136557 136557 0.158100
## 28 28 11 2017 1 112 136557 136557 0.152520
## 29 29 11 2017 1 112 136557 136557 0.147670
## 30 30 11 2017 1 112 136557 136557 0.165234
## 31 1 12 2017 1 112 136557 136557 0.158611
## 32 2 12 2017 1 112 136557 136557 0.152951
## 33 3 12 2017 1 112 136557 136557 0.148036
## 34 4 12 2017 1 112 136557 136557 0.143714
## 35 5 12 2017 1 112 136557 136557 0.289718
## 36 6 12 2017 1 112 136557 136557 0.237198
## 37 7 12 2017 1 112 136557 136557 0.212197
## 38 8 12 2017 1 112 136557 136557 0.195463
## 39 9 12 2017 1 112 136557 136557 0.183058
## 40 10 12 2017 1 112 136557 136557 0.173315
## 41 11 12 2017 1 112 136557 136557 0.165367
## 42 12 12 2017 1 112 136557 136557 0.217888
## 43 13 12 2017 1 112 136557 136557 0.199494
## 44 14 12 2017 1 112 136557 136557 0.186136
## 45 15 12 2017 1 112 136557 136557 0.198298
## 46 16 12 2017 1 112 136557 136557 0.291621
## 47 17 12 2017 1 112 136557 136557 0.301038
## 48 18 12 2017 1 112 136557 136557 0.301231
## 49 19 12 2017 1 112 136557 136557 0.240824
## 50 20 12 2017 1 112 136557 136557 0.367783
## 51 21 12 2017 1 112 136557 136557 0.238428
## 52 22 12 2017 1 112 136557 136557 0.275800
## 53 23 12 2017 1 112 136557 136557 0.374852
## 54 24 12 2017 1 112 136557 136557 0.235569
## 55 25 12 2017 1 112 136557 136557 0.211294
## 56 26 12 2017 1 112 136557 136557 0.194873
## 57 27 12 2017 1 112 136557 136557 0.182629
## 58 28 12 2017 1 112 136557 136557 0.172977
## 59 29 12 2017 1 112 136557 136557 0.165082
## 60 30 12 2017 1 112 136557 136557 0.158453
## 61 31 12 2017 1 112 136557 136557 0.152775
## 62 1 1 2018 1 112 136557 136557 0.147836
## 63 2 1 2018 1 112 136557 136557 0.143484
## 64 3 1 2018 1 112 136557 136557 0.139612
## 65 4 1 2018 1 112 136557 136557 0.136135
## 66 5 1 2018 1 112 136557 136557 0.132991
## 67 6 1 2018 1 112 136557 136557 0.130130
## 68 7 1 2018 1 112 136557 136557 0.127511
## 69 8 1 2018 1 112 136557 136557 0.135434
## 70 9 1 2018 1 112 136557 136557 0.132349
## 71 10 1 2018 1 112 136557 136557 0.153208
## 72 11 1 2018 1 112 136557 136557 0.259786
## 73 12 1 2018 1 112 136557 136557 0.325588
## 74 13 1 2018 1 112 136557 136557 0.245238
## 75 14 1 2018 1 112 136557 136557 0.217328
## 76 15 1 2018 1 112 136557 136557 0.199208
## 77 16 1 2018 1 112 136557 136557 0.203699
## 78 17 1 2018 1 112 136557 136557 0.189351
## 79 18 1 2018 1 112 136557 136557 0.178345
## 80 19 1 2018 1 112 136557 136557 0.169508
## 81 20 1 2018 1 112 136557 136557 0.162186
## 82 21 1 2018 1 112 136557 136557 0.155978
## 83 22 1 2018 1 112 136557 136557 0.331353
## 84 23 1 2018 1 112 136557 136557 0.324458
## 85 24 1 2018 1 112 136557 136557 0.245214
## 86 25 1 2018 1 112 136557 136557 0.217332
## 87 26 1 2018 1 112 136557 136557 0.199223
## 88 27 1 2018 1 112 136557 136557 0.292065
## 89 28 1 2018 1 112 136557 136557 0.352505
## 90 29 1 2018 1 112 136557 136557 0.243682
## 91 30 1 2018 1 112 136557 136557 0.216428
## 92 31 1 2018 1 112 136557 136557 0.198594
## 93 1 2 2018 1 112 136557 136557 0.219371
## 94 2 2 2018 1 112 136557 136557 0.200653
## 95 3 2 2018 1 112 136557 136557 0.187078
## 96 4 2 2018 1 112 136557 136557 0.374813
## 97 5 2 2018 1 112 136557 136557 0.236560
## 98 6 2 2018 1 112 136557 136557 0.249304
## 99 7 2 2018 1 112 136557 136557 0.259786
## 100 8 2 2018 1 112 136557 136557 0.225594
## 101 9 2 2018 1 112 136557 136557 0.204910
## 102 10 2 2018 1 112 136557 136557 0.259786
## 103 11 2 2018 1 112 136557 136557 0.259786
## 104 12 2 2018 1 112 136557 136557 0.329259
## 105 13 2 2018 1 112 136557 136557 0.337580
## 106 14 2 2018 1 112 136557 136557 0.244996
## 107 15 2 2018 1 112 136557 136557 0.295821
## 108 16 2 2018 1 112 136557 136557 0.239358
## 109 17 2 2018 1 112 136557 136557 0.319913
## 110 18 2 2018 1 112 136557 136557 0.328118
## 111 19 2 2018 1 112 136557 136557 0.328870
## 112 20 2 2018 1 112 136557 136557 0.334725
## 113 21 2 2018 1 112 136557 136557 0.259786
## 114 22 2 2018 1 112 136557 136557 0.225191
## 115 23 2 2018 1 112 136557 136557 0.204437
## 116 24 2 2018 1 112 136557 136557 0.205932
## 117 25 2 2018 1 112 136557 136557 0.270898
## 118 26 2 2018 1 112 136557 136557 0.293807
## 119 27 2 2018 1 112 136557 136557 0.238364
## 120 28 2 2018 1 112 136557 136557 0.371390
## 121 1 3 2018 1 112 136557 136557 0.259786
## 122 2 3 2018 1 112 136557 136557 0.225071
## 123 3 3 2018 1 112 136557 136557 0.204308
## 124 4 3 2018 1 112 136557 136557 0.189696
## 125 5 3 2018 1 112 136557 136557 0.178575
## 126 6 3 2018 1 112 136557 136557 0.298320
## 127 7 3 2018 1 112 136557 136557 0.301813
## 128 8 3 2018 1 112 136557 136557 0.240353
## 129 9 3 2018 1 112 136557 136557 0.214024
## 130 10 3 2018 1 112 136557 136557 0.196709
## 131 11 3 2018 1 112 136557 136557 0.215880
## 132 12 3 2018 1 112 136557 136557 0.288136
## 133 13 3 2018 1 112 136557 136557 0.282816
## 134 14 3 2018 1 112 136557 136557 0.278567
## 135 15 3 2018 1 112 136557 136557 0.272651
## 136 16 3 2018 1 112 136557 136557 0.267500
## 137 17 3 2018 1 112 136557 136557 0.317136
## 138 18 3 2018 1 112 136557 136557 0.306904
## 139 19 3 2018 1 112 136557 136557 0.373899
## 140 20 3 2018 1 112 136557 136557 0.374589
## 141 21 3 2018 1 112 136557 136557 0.351574
## 142 22 3 2018 1 112 136557 136557 0.333770
## 143 23 3 2018 1 112 136557 136557 0.320640
## 144 24 3 2018 1 112 136557 136557 0.373175
## 145 25 3 2018 1 112 136557 136557 0.371344
## 146 26 3 2018 1 112 136557 136557 0.345971
## 147 27 3 2018 1 112 136557 136557 0.330066
## 148 28 3 2018 1 112 136557 136557 0.317491
## 149 29 3 2018 1 112 136557 136557 0.342676
## 150 30 3 2018 1 112 136557 136557 0.327000
## 151 31 3 2018 1 112 136557 136557 0.314942
## 152 1 4 2018 1 112 136557 136557 0.304752
## 153 2 4 2018 1 112 136557 136557 0.296160
## 154 3 4 2018 1 112 136557 136557 0.289339
## 155 4 4 2018 1 112 136557 136557 0.320132
## 156 5 4 2018 1 112 136557 136557 0.308896
## 157 6 4 2018 1 112 136557 136557 0.340705
## 158 7 4 2018 1 112 136557 136557 0.360158
## 159 8 4 2018 1 112 136557 136557 0.338867
## 160 9 4 2018 1 112 136557 136557 0.341477
## 161 10 4 2018 1 112 136557 136557 0.326295
## 162 11 4 2018 1 112 136557 136557 0.314368
## 163 12 4 2018 1 112 136557 136557 0.304203
## 164 13 4 2018 1 112 136557 136557 0.296095
## 165 14 4 2018 1 112 136557 136557 0.289710
## 166 15 4 2018 1 112 136557 136557 0.259786
## 167 16 4 2018 1 112 136557 136557 0.258972
## 168 17 4 2018 1 112 136557 136557 0.253961
## 169 18 4 2018 1 112 136557 136557 0.248820
## 170 19 4 2018 1 112 136557 136557 0.245268
## 171 20 4 2018 1 112 136557 136557 0.240577
## 172 21 4 2018 1 112 136557 136557 0.237481
## 173 22 4 2018 1 112 136557 136557 0.270204
## 174 23 4 2018 1 112 136557 136557 0.259786
## 175 24 4 2018 1 112 136557 136557 0.373360
## 176 25 4 2018 1 112 136557 136557 0.346774
## 177 26 4 2018 1 112 136557 136557 0.369188
## 178 27 4 2018 1 112 136557 136557 0.343377
## 179 28 4 2018 1 112 136557 136557 0.326765
## 180 29 4 2018 1 112 136557 136557 0.314421
## 181 30 4 2018 1 112 136557 136557 0.303373
## 182 1 5 2018 1 112 136557 136557 0.293644
## 183 2 5 2018 1 112 136557 136557 0.285648
## 184 3 5 2018 1 112 136557 136557 0.278062
## 185 4 5 2018 1 112 136557 136557 0.270697
## 186 5 5 2018 1 112 136557 136557 0.266089
## 187 6 5 2018 1 112 136557 136557 0.279990
## 188 7 5 2018 1 112 136557 136557 0.368586
## 189 8 5 2018 1 112 136557 136557 0.365226
## 190 9 5 2018 1 112 136557 136557 0.345356
## 191 10 5 2018 1 112 136557 136557 0.334258
## 192 11 5 2018 1 112 136557 136557 0.319306
## 193 12 5 2018 1 112 136557 136557 0.307252
## 194 13 5 2018 1 112 136557 136557 0.296874
## 195 14 5 2018 1 112 136557 136557 0.287809
## 196 15 5 2018 1 112 136557 136557 0.344881
## 197 16 5 2018 1 112 136557 136557 0.259786
## 198 17 5 2018 1 112 136557 136557 0.259786
## 199 18 5 2018 1 112 136557 136557 0.301783
## 200 19 5 2018 1 112 136557 136557 0.367678
## 201 20 5 2018 1 112 136557 136557 0.347664
## 202 21 5 2018 1 112 136557 136557 0.328910
## 203 22 5 2018 1 112 136557 136557 0.297606
## 204 23 5 2018 1 112 136557 136557 0.294700
## 205 24 5 2018 1 112 136557 136557 0.286632
## 206 25 5 2018 1 112 136557 136557 0.321580
## 207 26 5 2018 1 112 136557 136557 0.259786
## 208 27 5 2018 1 112 136557 136557 0.324652
## 209 28 5 2018 1 112 136557 136557 0.259786
## 210 29 5 2018 1 112 136557 136557 0.259786
## 211 30 5 2018 1 112 136557 136557 0.259786
## 212 31 5 2018 1 112 136557 136557 0.271082
## 213 1 6 2018 1 112 136557 136557 0.291858
## 214 2 6 2018 1 112 136557 136557 0.283603
## 215 3 6 2018 1 112 136557 136557 0.276029
## 216 4 6 2018 1 112 136557 136557 0.268963
## 217 5 6 2018 1 112 136557 136557 0.262283
## 218 6 6 2018 1 112 136557 136557 0.257919
## 219 7 6 2018 1 112 136557 136557 0.254140
## 220 8 6 2018 1 112 136557 136557 0.250316
## 221 9 6 2018 1 112 136557 136557 0.246447
## 222 10 6 2018 1 112 136557 136557 0.252120
## 223 11 6 2018 1 112 136557 136557 0.294469
## 224 12 6 2018 1 112 136557 136557 0.294857
## 225 13 6 2018 1 112 136557 136557 0.286354
## 226 14 6 2018 1 112 136557 136557 0.278610
## 227 15 6 2018 1 112 136557 136557 0.271423
## 228 16 6 2018 1 112 136557 136557 0.264658
## 229 17 6 2018 1 112 136557 136557 0.259786
## 230 18 6 2018 1 112 136557 136557 0.274081
## 231 19 6 2018 1 112 136557 136557 0.293087
## 232 20 6 2018 1 112 136557 136557 0.284782
## 233 21 6 2018 1 112 136557 136557 0.277185
## 234 22 6 2018 1 112 136557 136557 0.323404
## 235 23 6 2018 1 112 136557 136557 0.363989
## 236 24 6 2018 1 112 136557 136557 0.350164
## 237 25 6 2018 1 112 136557 136557 0.371141
## 238 26 6 2018 1 112 136557 136557 0.364314
## 239 27 6 2018 1 112 136557 136557 0.354695
## 240 28 6 2018 1 112 136557 136557 0.373183
## 241 29 6 2018 1 112 136557 136557 0.344540
## 242 30 6 2018 1 112 136557 136557 0.345826
## 243 1 7 2018 1 112 136557 136557 0.335548
## 244 2 7 2018 1 112 136557 136557 0.364322
## 245 3 7 2018 1 112 136557 136557 0.340457
## 246 4 7 2018 1 112 136557 136557 0.325046
## 247 5 7 2018 1 112 136557 136557 0.355348
## 248 6 7 2018 1 112 136557 136557 0.341653
## 249 7 7 2018 1 112 136557 136557 0.259786
## 250 8 7 2018 1 112 136557 136557 0.254919
## 251 9 7 2018 1 112 136557 136557 0.250067
## 252 10 7 2018 1 112 136557 136557 0.245893
## 253 11 7 2018 1 112 136557 136557 0.242185
## 254 12 7 2018 1 112 136557 136557 0.374708
## 255 13 7 2018 1 112 136557 136557 0.259786
## 256 14 7 2018 1 112 136557 136557 0.261692
## 257 15 7 2018 1 112 136557 136557 0.272325
## 258 16 7 2018 1 112 136557 136557 0.371223
## 259 17 7 2018 1 112 136557 136557 0.352781
## 260 18 7 2018 1 112 136557 136557 0.333709
## 261 19 7 2018 1 112 136557 136557 0.321117
## 262 20 7 2018 1 112 136557 136557 0.311216
## 263 21 7 2018 1 112 136557 136557 0.340160
## 264 22 7 2018 1 112 136557 136557 0.336891
## 265 23 7 2018 1 112 136557 136557 0.335943
## 266 24 7 2018 1 112 136557 136557 0.354306
## 267 25 7 2018 1 112 136557 136557 0.338500
## 268 26 7 2018 1 112 136557 136557 0.323157
## 269 27 7 2018 1 112 136557 136557 0.311731
## 270 28 7 2018 1 112 136557 136557 0.302181
## 271 29 7 2018 1 112 136557 136557 0.293356
## 272 30 7 2018 1 112 136557 136557 0.301262
## 273 31 7 2018 1 112 136557 136557 0.259786
## 274 1 8 2018 1 112 136557 136557 0.259786
## 275 2 8 2018 1 112 136557 136557 0.372516
## 276 3 8 2018 1 112 136557 136557 0.259786
## 277 4 8 2018 1 112 136557 136557 0.260120
## 278 5 8 2018 1 112 136557 136557 0.327364
## 279 6 8 2018 1 112 136557 136557 0.358721
## 280 7 8 2018 1 112 136557 136557 0.337169
## 281 8 8 2018 1 112 136557 136557 0.366711
## 282 9 8 2018 1 112 136557 136557 0.259786
## 283 10 8 2018 1 112 136557 136557 0.280379
## 284 11 8 2018 1 112 136557 136557 0.280539
## 285 12 8 2018 1 112 136557 136557 0.274652
## 286 13 8 2018 1 112 136557 136557 0.268145
## 287 14 8 2018 1 112 136557 136557 0.263165
## 288 15 8 2018 1 112 136557 136557 0.259682
## 289 16 8 2018 1 112 136557 136557 0.256084
## 290 17 8 2018 1 112 136557 136557 0.253042
## 291 18 8 2018 1 112 136557 136557 0.318666
## 292 19 8 2018 1 112 136557 136557 0.318271
## 293 20 8 2018 1 112 136557 136557 0.346781
## 294 21 8 2018 1 112 136557 136557 0.346095
## 295 22 8 2018 1 112 136557 136557 0.329234
## 296 23 8 2018 1 112 136557 136557 0.315587
## 297 24 8 2018 1 112 136557 136557 0.305137
## 298 25 8 2018 1 112 136557 136557 0.295747
## 299 26 8 2018 1 112 136557 136557 0.287257
## 300 27 8 2018 1 112 136557 136557 0.280227
## 301 28 8 2018 1 112 136557 136557 0.274762
## 302 29 8 2018 1 112 136557 136557 0.292088
## 303 30 8 2018 1 112 136557 136557 0.289694
## 304 31 8 2018 1 112 136557 136557 0.304082
## 305 1 9 2018 1 112 136557 136557 0.300292
## 306 2 9 2018 1 112 136557 136557 0.292354
## 307 3 9 2018 1 112 136557 136557 0.284880
## 308 4 9 2018 1 112 136557 136557 0.279241
## 309 5 9 2018 1 112 136557 136557 0.274989
## 310 6 9 2018 1 112 136557 136557 0.280057
## 311 7 9 2018 1 112 136557 136557 0.274142
## 312 8 9 2018 1 112 136557 136557 0.268826
## 313 9 9 2018 1 112 136557 136557 0.368220
## 314 10 9 2018 1 112 136557 136557 0.370605
## 315 11 9 2018 1 112 136557 136557 0.373310
## 316 12 9 2018 1 112 136557 136557 0.349379
## 317 13 9 2018 1 112 136557 136557 0.336606
## 318 14 9 2018 1 112 136557 136557 0.329136
## 319 15 9 2018 1 112 136557 136557 0.317266
## 320 16 9 2018 1 112 136557 136557 0.371743
## 321 17 9 2018 1 112 136557 136557 0.349885
## 322 18 9 2018 1 112 136557 136557 0.332221
## 323 19 9 2018 1 112 136557 136557 0.319393
## 324 20 9 2018 1 112 136557 136557 0.309483
## 325 21 9 2018 1 112 136557 136557 0.300985
## 326 22 9 2018 1 112 136557 136557 0.292778
## 327 23 9 2018 1 112 136557 136557 0.286049
## 328 24 9 2018 1 112 136557 136557 0.326577
## 329 25 9 2018 1 112 136557 136557 0.373419
## 330 26 9 2018 1 112 136557 136557 0.374196
## 331 27 9 2018 1 112 136557 136557 0.259786
## 332 28 9 2018 1 112 136557 136557 0.266818
## 333 29 9 2018 1 112 136557 136557 0.287920
## 334 30 9 2018 1 112 136557 136557 0.287547
## 335 1 10 2018 1 112 136557 136557 0.288810
## 336 2 10 2018 1 112 136557 136557 0.283213
## 337 3 10 2018 1 112 136557 136557 0.278717
## 338 4 10 2018 1 112 136557 136557 0.273830
## 339 5 10 2018 1 112 136557 136557 0.269238
## 340 6 10 2018 1 112 136557 136557 0.265319
## 341 7 10 2018 1 112 136557 136557 0.227218
## 342 8 10 2018 1 112 136557 136557 0.228294
## 343 9 10 2018 1 112 136557 136557 0.250790
## 344 10 10 2018 1 112 136557 136557 0.259786
## 345 11 10 2018 1 112 136557 136557 0.331531
## 346 12 10 2018 1 112 136557 136557 0.244275
## 347 13 10 2018 1 112 136557 136557 0.216443
## 348 14 10 2018 1 112 136557 136557 0.221152
## 349 15 10 2018 1 112 136557 136557 0.201685
## 350 16 10 2018 1 112 136557 136557 0.338156
## 351 17 10 2018 1 112 136557 136557 0.329477
## 352 18 10 2018 1 112 136557 136557 0.320281
## 353 19 10 2018 1 112 136557 136557 0.313025
## 354 20 10 2018 1 112 136557 136557 0.337504
## 355 21 10 2018 1 112 136557 136557 0.326283
## 356 22 10 2018 1 112 136557 136557 0.317794
## 357 23 10 2018 1 112 136557 136557 0.310991
## 358 24 10 2018 1 112 136557 136557 0.305331
## 359 25 10 2018 1 112 136557 136557 0.333050
## 360 26 10 2018 1 112 136557 136557 0.259786
## 361 27 10 2018 1 112 136557 136557 0.259786
## 362 28 10 2018 1 112 136557 136557 0.259786
## 363 29 10 2018 1 112 136557 136557 0.259786
## 364 30 10 2018 1 112 136557 136557 0.259786
## 365 31 10 2018 1 112 136557 136557 0.259786
## rootzone.potential_sat rootzone.field_capacity rz_storage date
## 1 0.122944 0.031939 0.028002 2017-11-01
## 2 0.122944 0.031939 0.025326 2017-11-02
## 3 0.122944 0.031939 0.023471 2017-11-03
## 4 0.122944 0.031939 0.022072 2017-11-04
## 5 0.122944 0.031939 0.020962 2017-11-05
## 6 0.122944 0.031939 0.021146 2017-11-06
## 7 0.122944 0.031939 0.036672 2017-11-07
## 8 0.122944 0.031939 0.036554 2017-11-08
## 9 0.122944 0.031939 0.037549 2017-11-09
## 10 0.122944 0.031939 0.029611 2017-11-10
## 11 0.122944 0.031939 0.026339 2017-11-11
## 12 0.122944 0.031939 0.032363 2017-11-12
## 13 0.122944 0.031939 0.032393 2017-11-13
## 14 0.122944 0.031939 0.027802 2017-11-14
## 15 0.122944 0.031939 0.025198 2017-11-15
## 16 0.122944 0.031939 0.023379 2017-11-16
## 17 0.122944 0.031939 0.021999 2017-11-17
## 18 0.122944 0.031939 0.034284 2017-11-18
## 19 0.122944 0.031939 0.034204 2017-11-19
## 20 0.122944 0.031939 0.028609 2017-11-20
## 21 0.122944 0.031939 0.028793 2017-11-21
## 22 0.122944 0.031939 0.025844 2017-11-22
## 23 0.122944 0.031939 0.023850 2017-11-23
## 24 0.122944 0.031939 0.022365 2017-11-24
## 25 0.122944 0.031939 0.021195 2017-11-25
## 26 0.122944 0.031939 0.020239 2017-11-26
## 27 0.122944 0.031939 0.019437 2017-11-27
## 28 0.122944 0.031939 0.018751 2017-11-28
## 29 0.122944 0.031939 0.018155 2017-11-29
## 30 0.122944 0.031939 0.020314 2017-11-30
## 31 0.122944 0.031939 0.019500 2017-12-01
## 32 0.122944 0.031939 0.018804 2017-12-02
## 33 0.122944 0.031939 0.018200 2017-12-03
## 34 0.122944 0.031939 0.017669 2017-12-04
## 35 0.122944 0.031939 0.035619 2017-12-05
## 36 0.122944 0.031939 0.029162 2017-12-06
## 37 0.122944 0.031939 0.026088 2017-12-07
## 38 0.122944 0.031939 0.024031 2017-12-08
## 39 0.122944 0.031939 0.022506 2017-12-09
## 40 0.122944 0.031939 0.021308 2017-12-10
## 41 0.122944 0.031939 0.020331 2017-12-11
## 42 0.122944 0.031939 0.026788 2017-12-12
## 43 0.122944 0.031939 0.024526 2017-12-13
## 44 0.122944 0.031939 0.022884 2017-12-14
## 45 0.122944 0.031939 0.024380 2017-12-15
## 46 0.122944 0.031939 0.035853 2017-12-16
## 47 0.122944 0.031939 0.037011 2017-12-17
## 48 0.122944 0.031939 0.037034 2017-12-18
## 49 0.122944 0.031939 0.029608 2017-12-19
## 50 0.122944 0.031939 0.045217 2017-12-20
## 51 0.122944 0.031939 0.029313 2017-12-21
## 52 0.122944 0.031939 0.033908 2017-12-22
## 53 0.122944 0.031939 0.046086 2017-12-23
## 54 0.122944 0.031939 0.028962 2017-12-24
## 55 0.122944 0.031939 0.025977 2017-12-25
## 56 0.122944 0.031939 0.023958 2017-12-26
## 57 0.122944 0.031939 0.022453 2017-12-27
## 58 0.122944 0.031939 0.021266 2017-12-28
## 59 0.122944 0.031939 0.020296 2017-12-29
## 60 0.122944 0.031939 0.019481 2017-12-30
## 61 0.122944 0.031939 0.018783 2017-12-31
## 62 0.122944 0.031939 0.018175 2018-01-01
## 63 0.122944 0.031939 0.017640 2018-01-02
## 64 0.122944 0.031939 0.017164 2018-01-03
## 65 0.122944 0.031939 0.016737 2018-01-04
## 66 0.122944 0.031939 0.016350 2018-01-05
## 67 0.122944 0.031939 0.015999 2018-01-06
## 68 0.122944 0.031939 0.015677 2018-01-07
## 69 0.122944 0.031939 0.016651 2018-01-08
## 70 0.122944 0.031939 0.016271 2018-01-09
## 71 0.122944 0.031939 0.018836 2018-01-10
## 72 0.122944 0.031939 0.031939 2018-01-11
## 73 0.122944 0.031939 0.040029 2018-01-12
## 74 0.122944 0.031939 0.030150 2018-01-13
## 75 0.122944 0.031939 0.026719 2018-01-14
## 76 0.122944 0.031939 0.024491 2018-01-15
## 77 0.122944 0.031939 0.025043 2018-01-16
## 78 0.122944 0.031939 0.023279 2018-01-17
## 79 0.122944 0.031939 0.021926 2018-01-18
## 80 0.122944 0.031939 0.020840 2018-01-19
## 81 0.122944 0.031939 0.019940 2018-01-20
## 82 0.122944 0.031939 0.019177 2018-01-21
## 83 0.122944 0.031939 0.040738 2018-01-22
## 84 0.122944 0.031939 0.039890 2018-01-23
## 85 0.122944 0.031939 0.030147 2018-01-24
## 86 0.122944 0.031939 0.026720 2018-01-25
## 87 0.122944 0.031939 0.024493 2018-01-26
## 88 0.122944 0.031939 0.035907 2018-01-27
## 89 0.122944 0.031939 0.043338 2018-01-28
## 90 0.122944 0.031939 0.029959 2018-01-29
## 91 0.122944 0.031939 0.026608 2018-01-30
## 92 0.122944 0.031939 0.024416 2018-01-31
## 93 0.122944 0.031939 0.026970 2018-02-01
## 94 0.122944 0.031939 0.024669 2018-02-02
## 95 0.122944 0.031939 0.023000 2018-02-03
## 96 0.122944 0.031939 0.046081 2018-02-04
## 97 0.122944 0.031939 0.029084 2018-02-05
## 98 0.122944 0.031939 0.030650 2018-02-06
## 99 0.122944 0.031939 0.031939 2018-02-07
## 100 0.122944 0.031939 0.027735 2018-02-08
## 101 0.122944 0.031939 0.025192 2018-02-09
## 102 0.122944 0.031939 0.031939 2018-02-10
## 103 0.122944 0.031939 0.031939 2018-02-11
## 104 0.122944 0.031939 0.040480 2018-02-12
## 105 0.122944 0.031939 0.041503 2018-02-13
## 106 0.122944 0.031939 0.030121 2018-02-14
## 107 0.122944 0.031939 0.036369 2018-02-15
## 108 0.122944 0.031939 0.029427 2018-02-16
## 109 0.122944 0.031939 0.039331 2018-02-17
## 110 0.122944 0.031939 0.040340 2018-02-18
## 111 0.122944 0.031939 0.040432 2018-02-19
## 112 0.122944 0.031939 0.041152 2018-02-20
## 113 0.122944 0.031939 0.031939 2018-02-21
## 114 0.122944 0.031939 0.027686 2018-02-22
## 115 0.122944 0.031939 0.025134 2018-02-23
## 116 0.122944 0.031939 0.025318 2018-02-24
## 117 0.122944 0.031939 0.033305 2018-02-25
## 118 0.122944 0.031939 0.036122 2018-02-26
## 119 0.122944 0.031939 0.029305 2018-02-27
## 120 0.122944 0.031939 0.045660 2018-02-28
## 121 0.122944 0.031939 0.031939 2018-03-01
## 122 0.122944 0.031939 0.027671 2018-03-02
## 123 0.122944 0.031939 0.025118 2018-03-03
## 124 0.122944 0.031939 0.023322 2018-03-04
## 125 0.122944 0.031939 0.021955 2018-03-05
## 126 0.122944 0.031939 0.036676 2018-03-06
## 127 0.122944 0.031939 0.037106 2018-03-07
## 128 0.122944 0.031939 0.029550 2018-03-08
## 129 0.122944 0.031939 0.026313 2018-03-09
## 130 0.122944 0.031939 0.024184 2018-03-10
## 131 0.122944 0.031939 0.026541 2018-03-11
## 132 0.122944 0.031939 0.035424 2018-03-12
## 133 0.122944 0.031939 0.034770 2018-03-13
## 134 0.122944 0.031939 0.034248 2018-03-14
## 135 0.122944 0.031939 0.033521 2018-03-15
## 136 0.122944 0.031939 0.032887 2018-03-16
## 137 0.122944 0.031939 0.038990 2018-03-17
## 138 0.122944 0.031939 0.037732 2018-03-18
## 139 0.122944 0.031939 0.045968 2018-03-19
## 140 0.122944 0.031939 0.046053 2018-03-20
## 141 0.122944 0.031939 0.043224 2018-03-21
## 142 0.122944 0.031939 0.041035 2018-03-22
## 143 0.122944 0.031939 0.039421 2018-03-23
## 144 0.122944 0.031939 0.045879 2018-03-24
## 145 0.122944 0.031939 0.045654 2018-03-25
## 146 0.122944 0.031939 0.042535 2018-03-26
## 147 0.122944 0.031939 0.040579 2018-03-27
## 148 0.122944 0.031939 0.039033 2018-03-28
## 149 0.122944 0.031939 0.042130 2018-03-29
## 150 0.122944 0.031939 0.040203 2018-03-30
## 151 0.122944 0.031939 0.038720 2018-03-31
## 152 0.122944 0.031939 0.037467 2018-04-01
## 153 0.122944 0.031939 0.036411 2018-04-02
## 154 0.122944 0.031939 0.035572 2018-04-03
## 155 0.122944 0.031939 0.039358 2018-04-04
## 156 0.122944 0.031939 0.037977 2018-04-05
## 157 0.122944 0.031939 0.041887 2018-04-06
## 158 0.122944 0.031939 0.044279 2018-04-07
## 159 0.122944 0.031939 0.041661 2018-04-08
## 160 0.122944 0.031939 0.041982 2018-04-09
## 161 0.122944 0.031939 0.040116 2018-04-10
## 162 0.122944 0.031939 0.038650 2018-04-11
## 163 0.122944 0.031939 0.037400 2018-04-12
## 164 0.122944 0.031939 0.036403 2018-04-13
## 165 0.122944 0.031939 0.035618 2018-04-14
## 166 0.122944 0.031939 0.031939 2018-04-15
## 167 0.122944 0.031939 0.031839 2018-04-16
## 168 0.122944 0.031939 0.031223 2018-04-17
## 169 0.122944 0.031939 0.030591 2018-04-18
## 170 0.122944 0.031939 0.030154 2018-04-19
## 171 0.122944 0.031939 0.029577 2018-04-20
## 172 0.122944 0.031939 0.029197 2018-04-21
## 173 0.122944 0.031939 0.033220 2018-04-22
## 174 0.122944 0.031939 0.031939 2018-04-23
## 175 0.122944 0.031939 0.045902 2018-04-24
## 176 0.122944 0.031939 0.042634 2018-04-25
## 177 0.122944 0.031939 0.045389 2018-04-26
## 178 0.122944 0.031939 0.042216 2018-04-27
## 179 0.122944 0.031939 0.040174 2018-04-28
## 180 0.122944 0.031939 0.038656 2018-04-29
## 181 0.122944 0.031939 0.037298 2018-04-30
## 182 0.122944 0.031939 0.036102 2018-05-01
## 183 0.122944 0.031939 0.035119 2018-05-02
## 184 0.122944 0.031939 0.034186 2018-05-03
## 185 0.122944 0.031939 0.033280 2018-05-04
## 186 0.122944 0.031939 0.032714 2018-05-05
## 187 0.122944 0.031939 0.034423 2018-05-06
## 188 0.122944 0.031939 0.045315 2018-05-07
## 189 0.122944 0.031939 0.044902 2018-05-08
## 190 0.122944 0.031939 0.042459 2018-05-09
## 191 0.122944 0.031939 0.041095 2018-05-10
## 192 0.122944 0.031939 0.039257 2018-05-11
## 193 0.122944 0.031939 0.037775 2018-05-12
## 194 0.122944 0.031939 0.036499 2018-05-13
## 195 0.122944 0.031939 0.035384 2018-05-14
## 196 0.122944 0.031939 0.042401 2018-05-15
## 197 0.122944 0.031939 0.031939 2018-05-16
## 198 0.122944 0.031939 0.031939 2018-05-17
## 199 0.122944 0.031939 0.037102 2018-05-18
## 200 0.122944 0.031939 0.045204 2018-05-19
## 201 0.122944 0.031939 0.042743 2018-05-20
## 202 0.122944 0.031939 0.040437 2018-05-21
## 203 0.122944 0.031939 0.036589 2018-05-22
## 204 0.122944 0.031939 0.036231 2018-05-23
## 205 0.122944 0.031939 0.035240 2018-05-24
## 206 0.122944 0.031939 0.039536 2018-05-25
## 207 0.122944 0.031939 0.031939 2018-05-26
## 208 0.122944 0.031939 0.039914 2018-05-27
## 209 0.122944 0.031939 0.031939 2018-05-28
## 210 0.122944 0.031939 0.031939 2018-05-29
## 211 0.122944 0.031939 0.031939 2018-05-30
## 212 0.122944 0.031939 0.033328 2018-05-31
## 213 0.122944 0.031939 0.035882 2018-06-01
## 214 0.122944 0.031939 0.034867 2018-06-02
## 215 0.122944 0.031939 0.033936 2018-06-03
## 216 0.122944 0.031939 0.033067 2018-06-04
## 217 0.122944 0.031939 0.032246 2018-06-05
## 218 0.122944 0.031939 0.031709 2018-06-06
## 219 0.122944 0.031939 0.031245 2018-06-07
## 220 0.122944 0.031939 0.030775 2018-06-08
## 221 0.122944 0.031939 0.030299 2018-06-09
## 222 0.122944 0.031939 0.030997 2018-06-10
## 223 0.122944 0.031939 0.036203 2018-06-11
## 224 0.122944 0.031939 0.036251 2018-06-12
## 225 0.122944 0.031939 0.035205 2018-06-13
## 226 0.122944 0.031939 0.034253 2018-06-14
## 227 0.122944 0.031939 0.033370 2018-06-15
## 228 0.122944 0.031939 0.032538 2018-06-16
## 229 0.122944 0.031939 0.031939 2018-06-17
## 230 0.122944 0.031939 0.033696 2018-06-18
## 231 0.122944 0.031939 0.036033 2018-06-19
## 232 0.122944 0.031939 0.035012 2018-06-20
## 233 0.122944 0.031939 0.034078 2018-06-21
## 234 0.122944 0.031939 0.039760 2018-06-22
## 235 0.122944 0.031939 0.044750 2018-06-23
## 236 0.122944 0.031939 0.043050 2018-06-24
## 237 0.122944 0.031939 0.045629 2018-06-25
## 238 0.122944 0.031939 0.044790 2018-06-26
## 239 0.122944 0.031939 0.043607 2018-06-27
## 240 0.122944 0.031939 0.045880 2018-06-28
## 241 0.122944 0.031939 0.042359 2018-06-29
## 242 0.122944 0.031939 0.042517 2018-06-30
## 243 0.122944 0.031939 0.041253 2018-07-01
## 244 0.122944 0.031939 0.044791 2018-07-02
## 245 0.122944 0.031939 0.041857 2018-07-03
## 246 0.122944 0.031939 0.039962 2018-07-04
## 247 0.122944 0.031939 0.043688 2018-07-05
## 248 0.122944 0.031939 0.042004 2018-07-06
## 249 0.122944 0.031939 0.031939 2018-07-07
## 250 0.122944 0.031939 0.031341 2018-07-08
## 251 0.122944 0.031939 0.030744 2018-07-09
## 252 0.122944 0.031939 0.030231 2018-07-10
## 253 0.122944 0.031939 0.029775 2018-07-11
## 254 0.122944 0.031939 0.046068 2018-07-12
## 255 0.122944 0.031939 0.031939 2018-07-13
## 256 0.122944 0.031939 0.032173 2018-07-14
## 257 0.122944 0.031939 0.033481 2018-07-15
## 258 0.122944 0.031939 0.045640 2018-07-16
## 259 0.122944 0.031939 0.043372 2018-07-17
## 260 0.122944 0.031939 0.041027 2018-07-18
## 261 0.122944 0.031939 0.039479 2018-07-19
## 262 0.122944 0.031939 0.038262 2018-07-20
## 263 0.122944 0.031939 0.041821 2018-07-21
## 264 0.122944 0.031939 0.041419 2018-07-22
## 265 0.122944 0.031939 0.041302 2018-07-23
## 266 0.122944 0.031939 0.043560 2018-07-24
## 267 0.122944 0.031939 0.041616 2018-07-25
## 268 0.122944 0.031939 0.039730 2018-07-26
## 269 0.122944 0.031939 0.038325 2018-07-27
## 270 0.122944 0.031939 0.037151 2018-07-28
## 271 0.122944 0.031939 0.036066 2018-07-29
## 272 0.122944 0.031939 0.037038 2018-07-30
## 273 0.122944 0.031939 0.031939 2018-07-31
## 274 0.122944 0.031939 0.031939 2018-08-01
## 275 0.122944 0.031939 0.045798 2018-08-02
## 276 0.122944 0.031939 0.031939 2018-08-03
## 277 0.122944 0.031939 0.031980 2018-08-04
## 278 0.122944 0.031939 0.040247 2018-08-05
## 279 0.122944 0.031939 0.044102 2018-08-06
## 280 0.122944 0.031939 0.041453 2018-08-07
## 281 0.122944 0.031939 0.045085 2018-08-08
## 282 0.122944 0.031939 0.031939 2018-08-09
## 283 0.122944 0.031939 0.034471 2018-08-10
## 284 0.122944 0.031939 0.034490 2018-08-11
## 285 0.122944 0.031939 0.033767 2018-08-12
## 286 0.122944 0.031939 0.032967 2018-08-13
## 287 0.122944 0.031939 0.032354 2018-08-14
## 288 0.122944 0.031939 0.031926 2018-08-15
## 289 0.122944 0.031939 0.031484 2018-08-16
## 290 0.122944 0.031939 0.031110 2018-08-17
## 291 0.122944 0.031939 0.039178 2018-08-18
## 292 0.122944 0.031939 0.039129 2018-08-19
## 293 0.122944 0.031939 0.042635 2018-08-20
## 294 0.122944 0.031939 0.042550 2018-08-21
## 295 0.122944 0.031939 0.040477 2018-08-22
## 296 0.122944 0.031939 0.038799 2018-08-23
## 297 0.122944 0.031939 0.037515 2018-08-24
## 298 0.122944 0.031939 0.036360 2018-08-25
## 299 0.122944 0.031939 0.035316 2018-08-26
## 300 0.122944 0.031939 0.034452 2018-08-27
## 301 0.122944 0.031939 0.033780 2018-08-28
## 302 0.122944 0.031939 0.035910 2018-08-29
## 303 0.122944 0.031939 0.035616 2018-08-30
## 304 0.122944 0.031939 0.037385 2018-08-31
## 305 0.122944 0.031939 0.036919 2018-09-01
## 306 0.122944 0.031939 0.035943 2018-09-02
## 307 0.122944 0.031939 0.035024 2018-09-03
## 308 0.122944 0.031939 0.034331 2018-09-04
## 309 0.122944 0.031939 0.033808 2018-09-05
## 310 0.122944 0.031939 0.034431 2018-09-06
## 311 0.122944 0.031939 0.033704 2018-09-07
## 312 0.122944 0.031939 0.033050 2018-09-08
## 313 0.122944 0.031939 0.045270 2018-09-09
## 314 0.122944 0.031939 0.045563 2018-09-10
## 315 0.122944 0.031939 0.045896 2018-09-11
## 316 0.122944 0.031939 0.042954 2018-09-12
## 317 0.122944 0.031939 0.041384 2018-09-13
## 318 0.122944 0.031939 0.040465 2018-09-14
## 319 0.122944 0.031939 0.039006 2018-09-15
## 320 0.122944 0.031939 0.045703 2018-09-16
## 321 0.122944 0.031939 0.043016 2018-09-17
## 322 0.122944 0.031939 0.040844 2018-09-18
## 323 0.122944 0.031939 0.039267 2018-09-19
## 324 0.122944 0.031939 0.038049 2018-09-20
## 325 0.122944 0.031939 0.037004 2018-09-21
## 326 0.122944 0.031939 0.035995 2018-09-22
## 327 0.122944 0.031939 0.035168 2018-09-23
## 328 0.122944 0.031939 0.040151 2018-09-24
## 329 0.122944 0.031939 0.045909 2018-09-25
## 330 0.122944 0.031939 0.046005 2018-09-26
## 331 0.122944 0.031939 0.031939 2018-09-27
## 332 0.122944 0.031939 0.032804 2018-09-28
## 333 0.122944 0.031939 0.035398 2018-09-29
## 334 0.122944 0.031939 0.035352 2018-09-30
## 335 0.122944 0.031939 0.035507 2018-10-01
## 336 0.122944 0.031939 0.034819 2018-10-02
## 337 0.122944 0.031939 0.034267 2018-10-03
## 338 0.122944 0.031939 0.033666 2018-10-04
## 339 0.122944 0.031939 0.033101 2018-10-05
## 340 0.122944 0.031939 0.032619 2018-10-06
## 341 0.122944 0.031939 0.027935 2018-10-07
## 342 0.122944 0.031939 0.028067 2018-10-08
## 343 0.122944 0.031939 0.030833 2018-10-09
## 344 0.122944 0.031939 0.031939 2018-10-10
## 345 0.122944 0.031939 0.040760 2018-10-11
## 346 0.122944 0.031939 0.030032 2018-10-12
## 347 0.122944 0.031939 0.026610 2018-10-13
## 348 0.122944 0.031939 0.027189 2018-10-14
## 349 0.122944 0.031939 0.024796 2018-10-15
## 350 0.122944 0.031939 0.041574 2018-10-16
## 351 0.122944 0.031939 0.040507 2018-10-17
## 352 0.122944 0.031939 0.039376 2018-10-18
## 353 0.122944 0.031939 0.038484 2018-10-19
## 354 0.122944 0.031939 0.041494 2018-10-20
## 355 0.122944 0.031939 0.040114 2018-10-21
## 356 0.122944 0.031939 0.039071 2018-10-22
## 357 0.122944 0.031939 0.038234 2018-10-23
## 358 0.122944 0.031939 0.037539 2018-10-24
## 359 0.122944 0.031939 0.040946 2018-10-25
## 360 0.122944 0.031939 0.031939 2018-10-26
## 361 0.122944 0.031939 0.031939 2018-10-27
## 362 0.122944 0.031939 0.031939 2018-10-28
## 363 0.122944 0.031939 0.031939 2018-10-29
## 364 0.122944 0.031939 0.031939 2018-10-30
## 365 0.122944 0.031939 0.031939 2018-10-31
## rootzonevwc
## 1 0.02800259
## 2 0.02532573
## 3 0.02347087
## 4 0.02207189
## 5 0.02096183
## 6 0.02114563
## 7 0.03667174
## 8 0.03655432
## 9 0.03754931
## 10 0.02961094
## 11 0.02633903
## 12 0.03236316
## 13 0.03239353
## 14 0.02780182
## 15 0.02519823
## 16 0.02337891
## 17 0.02199935
## 18 0.03428416
## 19 0.03420376
## 20 0.02860907
## 21 0.02879299
## 22 0.02584369
## 23 0.02385003
## 24 0.02236474
## 25 0.02119505
## 26 0.02023929
## 27 0.01943745
## 28 0.01875142
## 29 0.01815514
## 30 0.02031453
## 31 0.01950027
## 32 0.01880441
## 33 0.01820014
## 34 0.01766877
## 35 0.03561909
## 36 0.02916207
## 37 0.02608835
## 38 0.02403100
## 39 0.02250588
## 40 0.02130804
## 41 0.02033088
## 42 0.02678802
## 43 0.02452659
## 44 0.02288430
## 45 0.02437955
## 46 0.03585305
## 47 0.03701082
## 48 0.03703454
## 49 0.02960787
## 50 0.04521671
## 51 0.02931329
## 52 0.03390796
## 53 0.04608580
## 54 0.02896180
## 55 0.02597733
## 56 0.02395847
## 57 0.02245314
## 58 0.02126648
## 59 0.02029584
## 60 0.01948085
## 61 0.01878277
## 62 0.01817555
## 63 0.01764050
## 64 0.01716446
## 65 0.01673698
## 66 0.01635045
## 67 0.01599870
## 68 0.01567671
## 69 0.01665080
## 70 0.01627152
## 71 0.01883600
## 72 0.03193913
## 73 0.04002909
## 74 0.03015054
## 75 0.02671917
## 76 0.02449143
## 77 0.02504357
## 78 0.02327957
## 79 0.02192645
## 80 0.02083999
## 81 0.01993980
## 82 0.01917656
## 83 0.04073786
## 84 0.03989016
## 85 0.03014759
## 86 0.02671967
## 87 0.02449327
## 88 0.03590764
## 89 0.04333837
## 90 0.02995924
## 91 0.02660852
## 92 0.02441594
## 93 0.02697035
## 94 0.02466908
## 95 0.02300012
## 96 0.04608101
## 97 0.02908363
## 98 0.03065043
## 99 0.03193913
## 100 0.02773543
## 101 0.02519246
## 102 0.03193913
## 103 0.03193913
## 104 0.04048042
## 105 0.04150344
## 106 0.03012079
## 107 0.03636942
## 108 0.02942763
## 109 0.03933138
## 110 0.04034014
## 111 0.04043259
## 112 0.04115243
## 113 0.03193913
## 114 0.02768588
## 115 0.02513430
## 116 0.02531810
## 117 0.03330528
## 118 0.03612181
## 119 0.02930542
## 120 0.04566017
## 121 0.03193913
## 122 0.02767113
## 123 0.02511844
## 124 0.02332199
## 125 0.02195472
## 126 0.03667665
## 127 0.03710610
## 128 0.02954996
## 129 0.02631297
## 130 0.02418419
## 131 0.02654115
## 132 0.03542459
## 133 0.03477053
## 134 0.03424814
## 135 0.03352080
## 136 0.03288752
## 137 0.03898997
## 138 0.03773201
## 139 0.04596864
## 140 0.04605347
## 141 0.04322391
## 142 0.04103502
## 143 0.03942076
## 144 0.04587963
## 145 0.04565452
## 146 0.04253506
## 147 0.04057963
## 148 0.03903361
## 149 0.04212996
## 150 0.04020269
## 151 0.03872023
## 152 0.03746743
## 153 0.03641110
## 154 0.03557249
## 155 0.03935831
## 156 0.03797691
## 157 0.04188764
## 158 0.04427927
## 159 0.04166166
## 160 0.04198255
## 161 0.04011601
## 162 0.03864966
## 163 0.03739993
## 164 0.03640310
## 165 0.03561811
## 166 0.03193913
## 167 0.03183905
## 168 0.03122298
## 169 0.03059093
## 170 0.03015423
## 171 0.02957750
## 172 0.02919686
## 173 0.03321996
## 174 0.03193913
## 175 0.04590237
## 176 0.04263378
## 177 0.04538945
## 178 0.04221614
## 179 0.04017380
## 180 0.03865618
## 181 0.03729789
## 182 0.03610177
## 183 0.03511871
## 184 0.03418605
## 185 0.03328057
## 186 0.03271405
## 187 0.03442309
## 188 0.04531544
## 189 0.04490235
## 190 0.04245945
## 191 0.04109502
## 192 0.03925676
## 193 0.03777479
## 194 0.03649888
## 195 0.03538439
## 196 0.04240105
## 197 0.03193913
## 198 0.03193913
## 199 0.03710241
## 200 0.04520380
## 201 0.04274320
## 202 0.04043751
## 203 0.03658887
## 204 0.03623160
## 205 0.03523968
## 206 0.03953633
## 207 0.03193913
## 208 0.03991402
## 209 0.03193913
## 210 0.03193913
## 211 0.03193913
## 212 0.03332791
## 213 0.03588219
## 214 0.03486729
## 215 0.03393611
## 216 0.03306739
## 217 0.03224612
## 218 0.03170959
## 219 0.03124499
## 220 0.03077485
## 221 0.03029918
## 222 0.03099664
## 223 0.03620320
## 224 0.03625090
## 225 0.03520551
## 226 0.03425343
## 227 0.03336983
## 228 0.03253811
## 229 0.03193913
## 230 0.03369661
## 231 0.03603329
## 232 0.03501224
## 233 0.03407823
## 234 0.03976058
## 235 0.04475026
## 236 0.04305056
## 237 0.04562956
## 238 0.04479022
## 239 0.04360762
## 240 0.04588061
## 241 0.04235913
## 242 0.04251723
## 243 0.04125361
## 244 0.04479120
## 245 0.04185715
## 246 0.03996246
## 247 0.04368790
## 248 0.04200419
## 249 0.03193913
## 250 0.03134076
## 251 0.03074424
## 252 0.03023107
## 253 0.02977519
## 254 0.04606810
## 255 0.03193913
## 256 0.03217346
## 257 0.03348072
## 258 0.04563964
## 259 0.04337231
## 260 0.04102752
## 261 0.03947941
## 262 0.03826214
## 263 0.04182063
## 264 0.04141873
## 265 0.04130218
## 266 0.04355980
## 267 0.04161654
## 268 0.03973021
## 269 0.03832546
## 270 0.03715134
## 271 0.03606636
## 272 0.03703836
## 273 0.03193913
## 274 0.03193913
## 275 0.04579861
## 276 0.03193913
## 277 0.03198019
## 278 0.04024744
## 279 0.04410259
## 280 0.04145291
## 281 0.04508492
## 282 0.03193913
## 283 0.03447092
## 284 0.03449059
## 285 0.03376682
## 286 0.03296682
## 287 0.03235456
## 288 0.03192634
## 289 0.03148399
## 290 0.03111000
## 291 0.03917807
## 292 0.03912951
## 293 0.04263464
## 294 0.04255030
## 295 0.04047734
## 296 0.03879953
## 297 0.03751476
## 298 0.03636032
## 299 0.03531652
## 300 0.03445223
## 301 0.03378034
## 302 0.03591047
## 303 0.03561614
## 304 0.03738506
## 305 0.03691910
## 306 0.03594317
## 307 0.03502429
## 308 0.03433101
## 309 0.03380825
## 310 0.03443133
## 311 0.03370411
## 312 0.03305054
## 313 0.04527044
## 314 0.04556366
## 315 0.04589622
## 316 0.04295405
## 317 0.04138369
## 318 0.04046530
## 319 0.03900595
## 320 0.04570357
## 321 0.04301626
## 322 0.04084458
## 323 0.03926745
## 324 0.03804908
## 325 0.03700430
## 326 0.03599530
## 327 0.03516801
## 328 0.04015068
## 329 0.04590963
## 330 0.04600515
## 331 0.03193913
## 332 0.03280367
## 333 0.03539804
## 334 0.03535218
## 335 0.03550746
## 336 0.03481934
## 337 0.03426658
## 338 0.03366576
## 339 0.03310120
## 340 0.03261938
## 341 0.02793509
## 342 0.02806738
## 343 0.03083313
## 344 0.03193913
## 345 0.04075975
## 346 0.03003215
## 347 0.02661037
## 348 0.02718931
## 349 0.02479596
## 350 0.04157425
## 351 0.04050722
## 352 0.03937663
## 353 0.03848455
## 354 0.04149409
## 355 0.04011454
## 356 0.03907087
## 357 0.03823448
## 358 0.03753861
## 359 0.04094650
## 360 0.03193913
## 361 0.03193913
## 362 0.03193913
## 363 0.03193913
## 364 0.03193913
## 365 0.03193913{plot(cwws32valrss1_run1$date, cwws32valrss1_run1$rootzonevwc, type = 'l', ylim = c(0.12,0.26))
lines(valmergesm1$Date,valmergesm1$Site1, col = 'BLUE', lty = 3)}
{plot(cwws32valrss1_run3$date, cwws32valrss1_run3$rootzonevwc, type = 'l', ylim = c(0.12,0.26))
lines(valmergesm3$Date,valmergesm3$Site1, col = 'BLUE', lty = 3)}
plot((valmergesm3$rootzone.S*valmergesm3$rootzone.potential_sat), type = "l")
plot(valmergesm3$Date, (valmergesm3$rz_storage), type = "l")
plot(valmergesm3$Date, valmergesm3$Site1, type = "l")
{plot(cwws32valrss1_run3$date, cwws32valrss1_run3$rootzonevwc, type = 'l', ylim = c(0.0,0.26))
lines(valmergesm3$Date,valmergesm3$Site1, col = 'BLUE', lty = 3)}
{plot(cwws32valrss1_run2$date, cwws32valrss1_run2$rootzonevwc, type = 'l', ylim = c(0.0,0.26))
lines(valmergesm2$Date,valmergesm2$Site1, col = 'BLUE', lty = 3)}
paste0("valmergesm",i,"$rootzonevwc")## [1] "valmergesm6$rootzonevwc"{plot(cwws32valrss1_run3$date, (cwws32valrss1_run3$rootzone.S*cwws32valrss1_run3$rootzone.potential_sat), type = 'l', ylim = c(0.0,0.26))
lines(valmergesm3$Date,valmergesm3$Site1, col = 'BLUE', lty = 3)}
# {plot(cwws32valrss1_run44$date, (cwws32valrss1_run44$rootzone.S/cwws32valrss1_run44$root.depth), type = 'l', ylim = c(0.0,0.26))
# lines(valmergesm4$Date,valmergesm4$Site1, col = 'BLUE', lty = 3)}
#
# {plot(cwws32valrss1_run43$date, (cwws32valrss1_run43$rootzone.S/cwws32valrss1_run43$rootzone.potential_sat), type = 'l', ylim = c(0.0,0.26))
# lines(valmergesm1$Date,valmergesm1$Site1, col = 'BLUE', lty = 3)}RSS - prepare to run model n times for patch 2 - only for validation time series
RSS - run model in parallel
RSS - read n runs, create table and append to table
setwd(system.file("extdata/", package = "RHESSysIOinR"))
# Read in RHESSys Validation runs
for(i in 1:validationruns) {
temp_dataset<- read.csv(paste0("outputfilter/valws32patch2_",i,".csv"))
temp_dataset$date<- as.Date(paste(temp_dataset$year, temp_dataset$month, temp_dataset$day, sep = "-"), format = "%Y-%m-%d")
temp_dataset$rootzonevwc<- temp_dataset$rootzone.S*temp_dataset$rootzone.potential_sat
assign(paste0("cwws32valrss2_run",i),temp_dataset)
}
##merge calibration runs with observed so dates match up, instead of subsetting
for(i in 1:validationruns) { assign(paste0("valmergesm",i), merge(obsws32smvalclean,eval(parse(text = paste0("cwws32valrss2_run",i))), by.x = "Date", by.y="date", all = FALSE))
assign(paste0("valsubsetsm",i),eval(parse(text = paste0("valmergesm",i)))[eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$date"))) >= Valdates[1] & eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$date"))) <= Valdates[2], ])}
valmergesm1## Date mergedsoilmoisture Site3 Site2 Site1 day month year
## 1 2017-12-17 0.1812803 0.2184210 0.1298160 0.1827378 17 12 2017
## 2 2017-12-18 0.1813529 0.2184097 0.1318113 0.1814523 18 12 2017
## 3 2017-12-19 0.1786329 0.2147977 0.1310752 0.1781363 19 12 2017
## 4 2017-12-20 0.2045600 0.2352214 0.1611586 0.2064497 20 12 2017
## 5 2017-12-21 0.2121985 0.2435130 0.1689051 0.2133542 21 12 2017
## 6 2017-12-22 0.2034018 0.2369948 0.1599421 0.2024036 22 12 2017
## 7 2017-12-23 0.2159135 0.2474115 0.1737037 0.2160729 23 12 2017
## 8 2017-12-24 0.2180366 0.2508741 0.1779583 0.2152578 24 12 2017
## 9 2017-12-25 0.2051297 0.2392457 0.1649375 0.2011580 25 12 2017
## 10 2017-12-26 0.1967778 0.2311780 0.1564815 0.1925998 26 12 2017
## 11 2017-12-27 0.1907229 0.2253247 0.1504178 0.1863498 27 12 2017
## 12 2017-12-28 0.1860186 0.2206840 0.1457465 0.1815573 28 12 2017
## 13 2017-12-29 0.1822263 0.2169158 0.1421042 0.1776285 29 12 2017
## 14 2017-12-30 0.1789890 0.2136771 0.1389468 0.1743325 30 12 2017
## 15 2017-12-31 0.1760297 0.2104852 0.1361690 0.1714696 31 12 2017
## 16 2018-01-01 0.1730221 0.2068863 0.1335336 0.1687743 1 1 2018
## 17 2018-01-02 0.1699094 0.2026606 0.1310185 0.1663264 2 1 2018
## 18 2018-01-03 0.1674965 0.1998021 0.1287234 0.1642708 3 1 2018
## 19 2018-01-04 0.1650735 0.1969184 0.1264468 0.1621988 4 1 2018
## 20 2018-01-05 0.1623993 0.1935668 0.1236840 0.1602682 5 1 2018
## 21 2018-01-06 0.1599766 0.1904905 0.1211806 0.1585599 6 1 2018
## 22 2018-01-07 0.1576960 0.1877726 0.1186574 0.1568984 7 1 2018
## 23 2018-01-08 0.1568914 0.1872422 0.1174618 0.1561128 8 1 2018
## 24 2018-01-09 0.1574485 0.1894384 0.1169259 0.1558507 9 1 2018
## 25 2018-01-10 0.1592184 0.1939688 0.1176424 0.1556502 10 1 2018
## 26 2018-01-11 0.2106263 0.2476406 0.1661053 0.2070026 11 1 2018
## 27 2018-01-12 0.2585713 0.3023993 0.2126192 0.2492075 12 1 2018
## 28 2018-01-13 0.2298163 0.2697049 0.1885231 0.2208976 13 1 2018
## 29 2018-01-14 0.2101749 0.2461050 0.1714329 0.2033012 14 1 2018
## 30 2018-01-15 0.2000193 0.2340321 0.1618090 0.1946641 15 1 2018
## 31 2018-01-16 0.1934378 0.2271962 0.1552234 0.1883403 16 1 2018
## 32 2018-01-17 0.1884672 0.2222873 0.1504387 0.1831684 17 1 2018
## 33 2018-01-18 0.1847465 0.2177543 0.1464155 0.1804870 18 1 2018
## 34 2018-01-19 0.1827311 0.2160347 0.1430255 0.1792066 19 1 2018
## 35 2018-01-20 0.1806938 0.2148377 0.1400914 0.1770017 20 1 2018
## 36 2018-01-21 0.1788930 0.2141354 0.1381655 0.1741962 21 1 2018
## 37 2018-01-22 0.1816379 0.2176727 0.1396944 0.1770608 22 1 2018
## 38 2018-01-23 0.2099719 0.2426632 0.1698900 0.2073420 23 1 2018
## 39 2018-01-24 0.2042055 0.2377882 0.1643600 0.2005069 24 1 2018
## 40 2018-01-25 0.1978362 0.2319010 0.1582002 0.1934983 25 1 2018
## 41 2018-01-26 0.1925960 0.2267535 0.1530544 0.1880946 26 1 2018
## 42 2018-01-27 0.1913684 0.2261970 0.1498113 0.1877075 27 1 2018
## 43 2018-01-28 0.2227986 0.2548967 0.1778299 0.2244271 28 1 2018
## 44 2018-01-29 0.2251622 0.2590182 0.1841771 0.2220451 29 1 2018
## 45 2018-01-30 0.2114195 0.2458255 0.1703889 0.2077865 30 1 2018
## 46 2018-01-31 0.2024122 0.2366563 0.1618900 0.1985599 31 1 2018
## 47 2018-02-01 0.1966335 0.2307604 0.1560451 0.1929479 1 2 2018
## 48 2018-02-02 0.1958087 0.2303811 0.1535116 0.1929592 2 2 2018
## 49 2018-02-03 0.1918223 0.2255894 0.1503773 0.1891389 3 2 2018
## 50 2018-02-04 0.2215597 0.2586415 0.1716586 0.2219036 4 2 2018
## 51 2018-02-05 0.2242181 0.2588863 0.1816354 0.2214870 5 2 2018
## 52 2018-02-06 0.2119706 0.2460191 0.1716088 0.2081936 6 2 2018
## 53 2018-02-07 0.2403602 0.2747222 0.1988044 0.2371649 7 2 2018
## 54 2018-02-08 0.2277506 0.2657526 0.1858970 0.2211389 8 2 2018
## 55 2018-02-09 0.2117093 0.2479861 0.1712176 0.2058012 9 2 2018
## 56 2018-02-10 0.2263567 0.2620903 0.1832708 0.2229375 10 2 2018
## 57 2018-02-11 0.2594152 NA 0.2386782 0.2749679 11 2 2018
## 58 2018-02-12 0.2177703 NA 0.1980856 0.2325339 12 2 2018
## 59 2018-02-13 0.2526821 0.3420382 0.1811157 0.2170009 13 2 2018
## 60 2018-02-14 0.2187074 0.2685182 0.1701852 0.2052882 14 2 2018
## 61 2018-02-15 0.2141866 0.2565538 0.1676806 0.2066988 15 2 2018
## 62 2018-02-16 0.2078769 0.2455486 0.1646400 0.2026328 16 2 2018
## 63 2018-02-17 0.2023741 0.2391111 0.1590405 0.1981372 17 2 2018
## 64 2018-02-18 0.2103213 0.2463655 0.1647130 0.2084835 18 2 2018
## 65 2018-02-19 0.2066506 0.2421328 0.1613194 0.2051667 19 2 2018
## 66 2018-02-20 0.2011578 0.2357995 0.1573102 0.1994019 20 2 2018
## 67 2018-02-21 0.2304523 0.2652378 0.1867384 0.2284523 21 2 2018
## 68 2018-02-22 0.2259672 0.2614158 0.1850486 0.2212075 22 2 2018
## 69 2018-02-23 0.2114646 0.2466120 0.1711169 0.2065781 23 2 2018
## 70 2018-02-24 0.2029441 0.2381710 0.1622558 0.1982335 24 2 2018
## 71 2018-02-25 0.2018564 0.2393038 0.1585914 0.1968576 25 2 2018
## 72 2018-02-26 0.2042301 0.2415321 0.1595822 0.2004141 26 2 2018
## 73 2018-02-27 0.1995574 0.2352457 0.1563762 0.1962552 27 2 2018
## 74 2018-02-28 0.2057860 0.2428750 0.1602326 0.2028620 28 2 2018
## 75 2018-03-01 0.2489119 0.2840321 0.2047778 0.2468924 1 3 2018
## 76 2018-03-02 0.2292061 0.2686840 0.1862639 0.2219349 2 3 2018
## 77 2018-03-03 0.2128520 0.2514045 0.1705255 0.2060443 3 3 2018
## 78 2018-03-04 0.2033614 0.2409384 0.1614676 0.1972049 4 3 2018
## 79 2018-03-05 0.1965865 0.2332422 0.1551944 0.1909748 5 3 2018
## 80 2018-03-06 0.2052393 0.2435052 0.1590255 0.2016337 6 3 2018
## 81 2018-03-07 0.2119353 0.2464280 0.1661713 0.2117656 7 3 2018
## 82 2018-03-08 0.2067156 0.2389826 0.1597778 0.2096519 8 3 2018
## 83 2018-03-09 0.2004845 0.2327387 0.1543472 0.2028333 9 3 2018
## 84 2018-03-10 0.1957295 0.2281016 0.1500116 0.1976458 10 3 2018
## 85 2018-03-11 0.1919861 0.2243811 0.1463588 0.1938116 11 3 2018
## 86 2018-03-12 0.2025691 0.2368247 0.1501875 0.2075998 12 3 2018
## 87 2018-03-13 0.2017443 0.2339063 0.1517373 0.2070877 13 3 2018
## 88 2018-03-14 0.1974754 0.2298194 0.1485509 0.2018247 14 3 2018
## 89 2018-03-15 0.1936638 0.2264358 0.1453831 0.1971024 15 3 2018
## 90 2018-03-16 0.1900477 0.2228429 0.1423264 0.1930434 16 3 2018
## 91 2018-03-17 0.1877393 0.2206745 0.1395810 0.1909227 17 3 2018
## 92 2018-03-18 0.1905354 0.2259635 0.1386458 0.1940243 18 3 2018
## 93 2018-03-19 0.1901329 0.2256233 0.1380532 0.1937023 19 3 2018
## 94 2018-03-20 0.2072206 0.2431823 0.1490359 0.2148976 20 3 2018
## 95 2018-03-21 0.2128883 0.2453212 0.1578299 0.2217491 21 3 2018
## 96 2018-03-22 0.2075410 0.2405356 0.1544282 0.2143811 22 3 2018
## 97 2018-03-23 0.2024549 0.2355833 0.1507025 0.2081406 23 3 2018
## 98 2018-03-24 0.1993210 0.2326936 0.1475405 0.2047839 24 3 2018
## 99 2018-03-25 0.2166313 0.2498394 0.1597975 0.2260486 25 3 2018
## 100 2018-03-26 0.2121376 0.2440990 0.1599988 0.2192804 26 3 2018
## 101 2018-03-27 0.2056414 0.2378082 0.1552662 0.2112561 27 3 2018
## 102 2018-03-28 0.2002648 0.2323446 0.1511817 0.2049974 28 3 2018
## 103 2018-03-29 0.2006057 0.2330764 0.1502801 0.2058793 29 3 2018
## 104 2018-03-30 0.2255177 0.2530920 0.1760208 0.2350660 30 3 2018
## 105 2018-03-31 0.2150303 0.2447335 0.1675706 0.2209219 31 3 2018
## 106 2018-04-01 0.2069646 0.2373377 0.1602535 0.2116250 1 4 2018
## 107 2018-04-02 0.2005587 0.2311814 0.1541250 0.2047613 2 4 2018
## 108 2018-04-03 0.1953756 0.2262899 0.1490255 0.1992240 3 4 2018
## 109 2018-04-04 0.1962923 0.2295095 0.1461979 0.2006458 4 4 2018
## 110 2018-04-05 0.1934653 0.2269696 0.1437060 0.1972804 5 4 2018
## 111 2018-04-06 0.1907393 0.2251259 0.1406759 0.1939002 6 4 2018
## 112 2018-04-07 0.2162749 0.2500877 0.1606632 0.2241710 7 4 2018
## 113 2018-04-08 0.2142361 0.2459740 0.1637072 0.2203950 8 4 2018
## 114 2018-04-09 0.2083649 0.2414036 0.1575637 0.2134271 9 4 2018
## 115 2018-04-10 0.2035641 0.2366189 0.1536088 0.2079757 10 4 2018
## 116 2018-04-11 0.1985177 0.2312960 0.1493970 0.2025799 11 4 2018
## 117 2018-04-12 0.1938879 0.2266094 0.1450822 0.1977708 12 4 2018
## 118 2018-04-13 0.1897607 0.2225330 0.1410868 0.1934939 13 4 2018
## 119 2018-04-14 0.1861888 0.2190686 0.1376424 0.1897188 14 4 2018
## 120 2018-04-15 0.2267652 0.2573394 0.1796586 0.2315208 15 4 2018
## 121 2018-04-16 0.2352825 0.2709479 0.1876516 0.2353403 16 4 2018
## 122 2018-04-17 0.2187042 0.2539436 0.1719479 0.2185321 17 4 2018
## 123 2018-04-18 0.2088741 0.2433733 0.1627118 0.2089965 18 4 2018
## 124 2018-04-19 0.2016534 0.2354809 0.1558704 0.2021632 19 4 2018
## 125 2018-04-20 0.1961351 0.2297092 0.1502894 0.1969453 20 4 2018
## 126 2018-04-21 0.1915013 0.2250877 0.1454896 0.1924236 21 4 2018
## 127 2018-04-22 0.1883138 0.2221033 0.1417083 0.1894783 22 4 2018
## 128 2018-04-23 0.2570006 0.2928273 0.2113310 0.2554262 23 4 2018
## 129 2018-04-24 0.2662503 0.3156189 0.2124942 0.2571988 24 4 2018
## 130 2018-04-25 0.2356152 0.2778342 0.1868507 0.2299696 25 4 2018
## 131 2018-04-26 0.2246237 0.2655755 0.1754988 0.2205156 26 4 2018
## 132 2018-04-27 0.2251174 0.2625469 0.1765451 0.2241172 27 4 2018
## 133 2018-04-28 0.2142165 0.2513707 0.1661273 0.2131293 28 4 2018
## 134 2018-04-29 0.2061856 0.2437292 0.1575150 0.2051450 29 4 2018
## 135 2018-04-30 0.1998873 0.2375208 0.1509155 0.1989826 30 4 2018
## 136 2018-05-01 0.1946701 0.2322135 0.1456887 0.1938628 1 5 2018
## 137 2018-05-02 0.1905331 0.2286172 0.1412465 0.1894141 2 5 2018
## 138 2018-05-03 0.1862787 0.2238941 0.1374086 0.1853160 3 5 2018
## 139 2018-05-04 0.1821768 0.2190781 0.1339653 0.1814340 4 5 2018
## 140 2018-05-05 0.1787459 0.2156814 0.1309086 0.1776884 5 5 2018
## 141 2018-05-06 0.1771430 0.2143819 0.1283380 0.1765078 6 5 2018
## 142 2018-05-07 0.1816304 0.2184427 0.1335903 0.1808481 7 5 2018
## 143 2018-05-08 0.1969321 0.2361970 0.1438322 0.1974922 8 5 2018
## 144 2018-05-09 0.1949738 0.2357708 0.1394086 0.1958507 9 5 2018
## 145 2018-05-10 0.1898592 0.2300799 0.1351667 0.1906580 10 5 2018
## 146 2018-05-11 0.1844252 0.2234852 0.1313345 0.1851832 11 5 2018
## 147 2018-05-12 0.1788747 0.2176962 0.1274792 0.1785998 12 5 2018
## 148 2018-05-13 0.1733239 0.2124896 0.1235127 0.1715165 13 5 2018
## 149 2018-05-14 0.1679975 0.2079583 0.1197731 0.1642049 14 5 2018
## 150 2018-05-15 0.1646196 0.2067674 0.1166227 0.1584696 15 5 2018
## basinID hillID zoneID patchID rootzone.S rootzone.potential_sat
## 1 1 110 141942 141942 0.239419 0.435
## 2 1 110 141942 141942 0.240781 0.435
## 3 1 110 141942 141942 0.233374 0.435
## 4 1 110 141942 141942 0.291431 0.435
## 5 1 110 141942 141942 0.275948 0.435
## 6 1 110 141942 141942 0.286114 0.435
## 7 1 110 141942 141942 0.325677 0.435
## 8 1 110 141942 141942 0.302033 0.435
## 9 1 110 141942 141942 0.284334 0.435
## 10 1 110 141942 141942 0.270229 0.435
## 11 1 110 141942 141942 0.258845 0.435
## 12 1 110 141942 141942 0.249276 0.435
## 13 1 110 141942 141942 0.240909 0.435
## 14 1 110 141942 141942 0.233501 0.435
## 15 1 110 141942 141942 0.226875 0.435
## 16 1 110 141942 141942 0.220899 0.435
## 17 1 110 141942 141942 0.215469 0.435
## 18 1 110 141942 141942 0.210503 0.435
## 19 1 110 141942 141942 0.205938 0.435
## 20 1 110 141942 141942 0.201720 0.435
## 21 1 110 141942 141942 0.197807 0.435
## 22 1 110 141942 141942 0.194162 0.435
## 23 1 110 141942 141942 0.196399 0.435
## 24 1 110 141942 141942 0.192848 0.435
## 25 1 110 141942 141942 0.198525 0.435
## 26 1 110 141942 141942 0.346819 0.435
## 27 1 110 141942 141942 0.397807 0.435
## 28 1 110 141942 141942 0.344771 0.435
## 29 1 110 141942 141942 0.315307 0.435
## 30 1 110 141942 141942 0.294541 0.435
## 31 1 110 141942 141942 0.295101 0.435
## 32 1 110 141942 141942 0.278966 0.435
## 33 1 110 141942 141942 0.265890 0.435
## 34 1 110 141942 141942 0.255202 0.435
## 35 1 110 141942 141942 0.246139 0.435
## 36 1 110 141942 141942 0.247698 0.435
## 37 1 110 141942 141942 0.296174 0.435
## 38 1 110 141942 141942 0.295979 0.435
## 39 1 110 141942 141942 0.279683 0.435
## 40 1 110 141942 141942 0.266498 0.435
## 41 1 110 141942 141942 0.255733 0.435
## 42 1 110 141942 141942 0.282127 0.435
## 43 1 110 141942 141942 0.329742 0.435
## 44 1 110 141942 141942 0.305096 0.435
## 45 1 110 141942 141942 0.286835 0.435
## 46 1 110 141942 141942 0.272366 0.435
## 47 1 110 141942 141942 0.277667 0.435
## 48 1 110 141942 141942 0.264848 0.435
## 49 1 110 141942 141942 0.254336 0.435
## 50 1 110 141942 141942 0.318801 0.435
## 51 1 110 141942 141942 0.297210 0.435
## 52 1 110 141942 141942 0.299623 0.435
## 53 1 110 141942 141942 0.380881 0.435
## 54 1 110 141942 141942 0.336847 0.435
## 55 1 110 141942 141942 0.310090 0.435
## 56 1 110 141942 141942 0.429763 0.435
## 57 1 110 141942 141942 0.259786 0.435
## 58 1 110 141942 141942 0.280780 0.435
## 59 1 110 141942 141942 0.285938 0.435
## 60 1 110 141942 141942 0.271600 0.435
## 61 1 110 141942 141942 0.285894 0.435
## 62 1 110 141942 141942 0.271529 0.435
## 63 1 110 141942 141942 0.294772 0.435
## 64 1 110 141942 141942 0.298639 0.435
## 65 1 110 141942 141942 0.300588 0.435
## 66 1 110 141942 141942 0.304242 0.435
## 67 1 110 141942 141942 0.368159 0.435
## 68 1 110 141942 141942 0.329524 0.435
## 69 1 110 141942 141942 0.304715 0.435
## 70 1 110 141942 141942 0.303726 0.435
## 71 1 110 141942 141942 0.320494 0.435
## 72 1 110 141942 141942 0.325321 0.435
## 73 1 110 141942 141942 0.301687 0.435
## 74 1 110 141942 141942 0.355130 0.435
## 75 1 110 141942 141942 0.402065 0.435
## 76 1 110 141942 141942 0.346167 0.435
## 77 1 110 141942 141942 0.315953 0.435
## 78 1 110 141942 141942 0.294814 0.435
## 79 1 110 141942 141942 0.278563 0.435
## 80 1 110 141942 141942 0.311819 0.435
## 81 1 110 141942 141942 0.312312 0.435
## 82 1 110 141942 141942 0.292076 0.435
## 83 1 110 141942 141942 0.276372 0.435
## 84 1 110 141942 141942 0.263586 0.435
## 85 1 110 141942 141942 0.268580 0.435
## 86 1 110 141942 141942 0.288571 0.435
## 87 1 110 141942 141942 0.273556 0.435
## 88 1 110 141942 141942 0.261240 0.435
## 89 1 110 141942 141942 0.251117 0.435
## 90 1 110 141942 141942 0.242473 0.435
## 91 1 110 141942 141942 0.257880 0.435
## 92 1 110 141942 141942 0.248379 0.435
## 93 1 110 141942 141942 0.278447 0.435
## 94 1 110 141942 141942 0.293509 0.435
## 95 1 110 141942 141942 0.277509 0.435
## 96 1 110 141942 141942 0.264526 0.435
## 97 1 110 141942 141942 0.264808 0.435
## 98 1 110 141942 141942 0.290027 0.435
## 99 1 110 141942 141942 0.300734 0.435
## 100 1 110 141942 141942 0.283206 0.435
## 101 1 110 141942 141942 0.269212 0.435
## 102 1 110 141942 141942 0.257920 0.435
## 103 1 110 141942 141942 0.302160 0.435
## 104 1 110 141942 141942 0.284323 0.435
## 105 1 110 141942 141942 0.270129 0.435
## 106 1 110 141942 141942 0.258700 0.435
## 107 1 110 141942 141942 0.249100 0.435
## 108 1 110 141942 141942 0.240711 0.435
## 109 1 110 141942 141942 0.251122 0.435
## 110 1 110 141942 141942 0.242490 0.435
## 111 1 110 141942 141942 0.254718 0.435
## 112 1 110 141942 141942 0.289021 0.435
## 113 1 110 141942 141942 0.287591 0.435
## 114 1 110 141942 141942 0.291440 0.435
## 115 1 110 141942 141942 0.289919 0.435
## 116 1 110 141942 141942 0.288352 0.435
## 117 1 110 141942 141942 0.286748 0.435
## 118 1 110 141942 141942 0.285301 0.435
## 119 1 110 141942 141942 0.284011 0.435
## 120 1 110 141942 141942 0.390971 0.435
## 121 1 110 141942 141942 0.378682 0.435
## 122 1 110 141942 141942 0.368498 0.435
## 123 1 110 141942 141942 0.360180 0.435
## 124 1 110 141942 141942 0.353415 0.435
## 125 1 110 141942 141942 0.347357 0.435
## 126 1 110 141942 141942 0.342283 0.435
## 127 1 110 141942 141942 0.347134 0.435
## 128 1 110 141942 141942 0.409990 0.435
## 129 1 110 141942 141942 0.422015 0.435
## 130 1 110 141942 141942 0.399465 0.435
## 131 1 110 141942 141942 0.408326 0.435
## 132 1 110 141942 141942 0.390549 0.435
## 133 1 110 141942 141942 0.377880 0.435
## 134 1 110 141942 141942 0.368085 0.435
## 135 1 110 141942 141942 0.359905 0.435
## 136 1 110 141942 141942 0.352951 0.435
## 137 1 110 141942 141942 0.347042 0.435
## 138 1 110 141942 141942 0.341770 0.435
## 139 1 110 141942 141942 0.336988 0.435
## 140 1 110 141942 141942 0.333069 0.435
## 141 1 110 141942 141942 0.334101 0.435
## 142 1 110 141942 141942 0.361337 0.435
## 143 1 110 141942 141942 0.362801 0.435
## 144 1 110 141942 141942 0.356574 0.435
## 145 1 110 141942 141942 0.351660 0.435
## 146 1 110 141942 141942 0.345947 0.435
## 147 1 110 141942 141942 0.340855 0.435
## 148 1 110 141942 141942 0.336256 0.435
## 149 1 110 141942 141942 0.332096 0.435
## 150 1 110 141942 141942 0.347376 0.435
## rootzone.field_capacity rz_storage rootzonevwc
## 1 0.113007 0.104147 0.10414727
## 2 0.113007 0.104740 0.10473974
## 3 0.113007 0.101518 0.10151769
## 4 0.113007 0.126773 0.12677248
## 5 0.113007 0.120038 0.12003738
## 6 0.113007 0.124459 0.12445959
## 7 0.113007 0.141669 0.14166950
## 8 0.113007 0.131384 0.13138436
## 9 0.113007 0.123685 0.12368529
## 10 0.113007 0.117550 0.11754961
## 11 0.113007 0.112597 0.11259757
## 12 0.113007 0.108435 0.10843506
## 13 0.113007 0.104795 0.10479542
## 14 0.113007 0.101573 0.10157293
## 15 0.113007 0.098691 0.09869062
## 16 0.113007 0.096091 0.09609107
## 17 0.113007 0.093729 0.09372901
## 18 0.113007 0.091569 0.09156881
## 19 0.113007 0.089583 0.08958303
## 20 0.113007 0.087748 0.08774820
## 21 0.113007 0.086046 0.08604605
## 22 0.113007 0.084460 0.08446047
## 23 0.113007 0.085433 0.08543356
## 24 0.113007 0.083889 0.08388888
## 25 0.113007 0.086358 0.08635838
## 26 0.113007 0.150866 0.15086626
## 27 0.113007 0.173046 0.17304605
## 28 0.113007 0.149975 0.14997538
## 29 0.113007 0.137158 0.13715854
## 30 0.113007 0.128125 0.12812534
## 31 0.113007 0.128369 0.12836893
## 32 0.113007 0.121350 0.12135021
## 33 0.113007 0.115662 0.11566215
## 34 0.113007 0.111013 0.11101287
## 35 0.113007 0.107071 0.10707047
## 36 0.113007 0.107748 0.10774863
## 37 0.113007 0.128836 0.12883569
## 38 0.113007 0.128751 0.12875086
## 39 0.113007 0.121662 0.12166211
## 40 0.113007 0.115927 0.11592663
## 41 0.113007 0.111244 0.11124385
## 42 0.113007 0.122725 0.12272525
## 43 0.113007 0.143438 0.14343777
## 44 0.113007 0.132717 0.13271676
## 45 0.113007 0.124773 0.12477323
## 46 0.113007 0.118479 0.11847921
## 47 0.113007 0.120785 0.12078514
## 48 0.113007 0.115209 0.11520888
## 49 0.113007 0.110636 0.11063616
## 50 0.113007 0.138679 0.13867843
## 51 0.113007 0.129287 0.12928635
## 52 0.113007 0.130336 0.13033600
## 53 0.113007 0.165683 0.16568324
## 54 0.113007 0.146528 0.14652845
## 55 0.113007 0.134889 0.13488915
## 56 0.113007 0.186947 0.18694690
## 57 0.113007 0.113007 0.11300691
## 58 0.113007 0.122139 0.12213930
## 59 0.113007 0.124383 0.12438303
## 60 0.113007 0.118146 0.11814600
## 61 0.113007 0.124364 0.12436389
## 62 0.113007 0.118115 0.11811512
## 63 0.113007 0.128226 0.12822582
## 64 0.113007 0.129908 0.12990796
## 65 0.113007 0.130756 0.13075578
## 66 0.113007 0.132345 0.13234527
## 67 0.113007 0.160149 0.16014917
## 68 0.113007 0.143343 0.14334294
## 69 0.113007 0.132551 0.13255103
## 70 0.113007 0.132121 0.13212081
## 71 0.113007 0.139415 0.13941489
## 72 0.113007 0.141515 0.14151463
## 73 0.113007 0.131234 0.13123384
## 74 0.113007 0.154482 0.15448155
## 75 0.113007 0.174898 0.17489827
## 76 0.113007 0.150583 0.15058264
## 77 0.113007 0.137440 0.13743955
## 78 0.113007 0.128244 0.12824409
## 79 0.113007 0.121175 0.12117490
## 80 0.113007 0.135641 0.13564127
## 81 0.113007 0.135856 0.13585572
## 82 0.113007 0.127053 0.12705306
## 83 0.113007 0.120222 0.12022182
## 84 0.113007 0.114660 0.11465991
## 85 0.113007 0.116832 0.11683230
## 86 0.113007 0.125528 0.12552839
## 87 0.113007 0.118997 0.11899686
## 88 0.113007 0.113640 0.11363940
## 89 0.113007 0.109236 0.10923589
## 90 0.113007 0.105476 0.10547575
## 91 0.113007 0.112178 0.11217780
## 92 0.113007 0.108045 0.10804486
## 93 0.113007 0.121124 0.12112444
## 94 0.113007 0.127676 0.12767642
## 95 0.113007 0.120717 0.12071642
## 96 0.113007 0.115069 0.11506881
## 97 0.113007 0.115191 0.11519148
## 98 0.113007 0.126162 0.12616174
## 99 0.113007 0.130819 0.13081929
## 100 0.113007 0.123195 0.12319461
## 101 0.113007 0.117107 0.11710722
## 102 0.113007 0.112195 0.11219520
## 103 0.113007 0.131439 0.13143960
## 104 0.113007 0.123680 0.12368050
## 105 0.113007 0.117506 0.11750612
## 106 0.113007 0.112534 0.11253450
## 107 0.113007 0.108358 0.10835850
## 108 0.113007 0.104709 0.10470928
## 109 0.113007 0.109238 0.10923807
## 110 0.113007 0.105483 0.10548315
## 111 0.113007 0.110802 0.11080233
## 112 0.113007 0.125724 0.12572413
## 113 0.113007 0.125102 0.12510209
## 114 0.113007 0.126776 0.12677640
## 115 0.113007 0.126115 0.12611476
## 116 0.113007 0.125433 0.12543312
## 117 0.113007 0.124736 0.12473538
## 118 0.113007 0.124106 0.12410594
## 119 0.113007 0.123545 0.12354479
## 120 0.113007 0.170072 0.17007238
## 121 0.113007 0.164727 0.16472667
## 122 0.113007 0.160297 0.16029663
## 123 0.113007 0.156678 0.15667830
## 124 0.113007 0.153736 0.15373552
## 125 0.113007 0.151100 0.15110030
## 126 0.113007 0.148893 0.14889310
## 127 0.113007 0.151003 0.15100329
## 128 0.113007 0.178346 0.17834565
## 129 0.113007 0.183576 0.18357652
## 130 0.113007 0.173767 0.17376727
## 131 0.113007 0.177622 0.17762181
## 132 0.113007 0.169889 0.16988881
## 133 0.113007 0.164378 0.16437780
## 134 0.113007 0.160117 0.16011697
## 135 0.113007 0.156559 0.15655867
## 136 0.113007 0.153534 0.15353369
## 137 0.113007 0.150963 0.15096327
## 138 0.113007 0.148670 0.14866995
## 139 0.113007 0.146590 0.14658978
## 140 0.113007 0.144885 0.14488502
## 141 0.113007 0.145334 0.14533393
## 142 0.113007 0.157182 0.15718160
## 143 0.113007 0.157818 0.15781843
## 144 0.113007 0.155109 0.15510969
## 145 0.113007 0.152972 0.15297210
## 146 0.113007 0.150487 0.15048695
## 147 0.113007 0.148272 0.14827192
## 148 0.113007 0.146271 0.14627136
## 149 0.113007 0.144462 0.14446176
## 150 0.113007 0.151109 0.15110856validationsmNSElistsite2<- c()
validationsmlnNSElistsite2<- c()
validationsmKGElistsite2<- c()
#for(i in 1:n) { assign(paste0("vsmNSEobs",i), NSE(sim = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$rz_storage","/valsubsetsm",i,"$rootdepth")))), obs = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$mergedsoilmoisture"))))))
# valsmNSElist[[i]]<- eval(parse(text = paste0("vsmNSEobs",i))) }
#for(i in 1:n) { assign(paste0("vsmlnNSEobs",i), NSE(sim = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$rz_storage","/valsubsetsm",i,"$rootdepth")))), obs = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$mergedsoilmoisture")))), FUN = log, epsilon = "Pushpalatha2012", na.rm=TRUE))
# valsmlnNSElist[[i]]<- eval(parse(text = paste0("vsmlnNSEobs",i))) }
for(i in 1:validationruns) { assign(paste0("vsmKGEobs",i), KGE(sim = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$rootzonevwc")))), obs = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$Site2"))))))
validationsmKGElistsite2[[i]]<- eval(parse(text = paste0("vsmKGEobs",i))) }
validationsmKGElistsite2## [[1]]
## [1] 0.4838626
##
## [[2]]
## [1] 0.1143625
##
## [[3]]
## [1] 0.5174199
##
## [[4]]
## [1] 0.1768435
##
## [[5]]
## [1] 0.09378066
##
## [[6]]
## [1] 0.4990256RSS - Explore Site 2 ## not updated 6/27
#
# 'Exploring Site 2 RSS'
#
#
# cwws32valrss2_run1
#
# {plot(cwws32valrss2_run1$bd$date, (cwws32valrss2_run1$bd$rz_storage/cwws32valrss2_run1$bd$rootdepth), type = 'l', ylim = c(0.12,0.26))
# lines(valmergesm1$Date,valmergesm1$Site2, col = 'BLUE', lty = 3)}
#
#
#
# {plot(cwws32valrss2_run3$bd$date, (cwws32valrss2_run3$bd$rz_storage/cwws32valrss2_run3$bd$rootdepth), type = 'l', ylim = c(0.12,0.26))
# lines(valmergesm3$Date,valmergesm3$Site2, col = 'BLUE', lty = 3)}
#
# paste0("valmergesm",i,"$rootzonevwc")
#
# plot((valmergesm3$root_zone.S*valmergesm3$potential_rz_store)/(valmergesm3$root.depth), type = "l")
# plot(valmergesm3$Date, (valmergesm3$rz_storage/valmergesm3$root.depth), type = "l")
# plot(valmergesm3$Date, valmergesm3$Site2, type = "l")
#
#
# {plot(cwws32valrss2_run3$pd$date, (cwws32valrss2_run3$pd$rz_storage/cwws32valrss2_run3$pd$root.depth), type = 'l', ylim = c(0.0,0.26))
# lines(valmergesm3$Date,valmergesm3$Site2, col = 'BLUE', lty = 3)}
#
#
# {plot(cwws32valrss2_run3$pd$date, ((cwws32valrss2_run3$pd$root_zone.S*cwws32valrss2_run3$pd$potential_rz_store)/cwws32valrss2_run3$pd$root.depth), type = 'l', ylim = c(0.0,0.26))
# lines(valmergesm3$Date,valmergesm3$Site2, col = 'BLUE', lty = 3)}
#
# paste0("valmergesm",i,"$rootzonevwc")
#
#
# {plot(cwws32valrss2_run3$bd$date, (cwws32valrss2_run3$bd$rz_storage/cwws32valrss2_run3$bd$rootdepth), type = 'l', ylim = c(0.12,0.26))
# lines(valmergesm3$Date,valmergesm3$Site2, col = 'BLUE', lty = 3)}
#
# {plot(cwws32valrss2_run43$pd$date, (cwws32valrss2_run43$pd$rz_storage/cwws32valrss2_run43$pd$root.depth), type = 'l', ylim = c(0.0,0.26))
# lines(valmergesm43$Date,valmergesm43$Site2, col = 'BLUE', lty = 3)}
#
# {plot(cwws32valrss2_run43$bd$date, (cwws32valrss2_run43$bd$rz_storage/cwws32valrss2_run43$bd$rootdepth), type = 'l', ylim = c(0.12,0.26))
# lines(valmergesm1$Date,valmergesm1$Site2, col = 'BLUE', lty = 3)}prepare to run model 20 times for patch 3 - only for validation time series
RSS - run model in parallel
RSS - read n runs, create table and append to table
setwd(system.file("extdata/", package = "RHESSysIOinR"))
# Read in RHESSys Validation runs
for(i in 1:validationruns) {
temp_dataset<- read.csv(paste0("outputfilter/valws32patch3_",i,".csv"))
temp_dataset$date<- as.Date(paste(temp_dataset$year, temp_dataset$month, temp_dataset$day, sep = "-"), format = "%Y-%m-%d")
temp_dataset$rootzonevwc<- temp_dataset$rootzone.S*temp_dataset$rootzone.potential_sat
assign(paste0("cwws32valrss3_run",i),temp_dataset)
}
##merge calibration runs with observed so dates match up, instead of subsetting
for(i in 1:validationruns) { assign(paste0("valmergesm",i), merge(obsws32smvalclean,eval(parse(text = paste0("cwws32valrss3_run",i))), by.x = "Date", by.y="date", all = FALSE))
assign(paste0("valsubsetsm",i),eval(parse(text = paste0("valmergesm",i)))[eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$date"))) >= Valdates[1] & eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$date"))) <= Valdates[2], ])}
validationsmNSElistsite3<- c()
validationsmlnNSElistsite3<- c()
validationsmKGElistsite3<- c()
#for(i in 1:n) { assign(paste0("vsmNSEobs",i), NSE(sim = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$rz_storage","/valsubsetsm",i,"$rootdepth")))), obs = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$mergedsoilmoisture"))))))
# valsmNSElist[[i]]<- eval(parse(text = paste0("vsmNSEobs",i))) }
#for(i in 1:n) { assign(paste0("vsmlnNSEobs",i), NSE(sim = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$rz_storage","/valsubsetsm",i,"$rootdepth")))), obs = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$mergedsoilmoisture")))), FUN = log, epsilon = "Pushpalatha2012", na.rm=TRUE))
# valsmlnNSElist[[i]]<- eval(parse(text = paste0("vsmlnNSEobs",i))) }
for(i in 1:validationruns) { assign(paste0("vsmKGEobs",i), KGE(sim = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$rootzonevwc")))), obs = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$Site3"))))))
validationsmKGElistsite3[[i]]<- eval(parse(text = paste0("vsmKGEobs",i))) }
validationsmKGElistsite3## [[1]]
## [1] -0.9129287
##
## [[2]]
## [1] NA
##
## [[3]]
## [1] -0.5572772
##
## [[4]]
## [1] -0.8505491
##
## [[5]]
## [1] -0.2071186
##
## [[6]]
## [1] -0.08493892valmergesm2## Date mergedsoilmoisture Site3 Site2 Site1 day month year
## 1 2017-12-17 0.1812803 0.2184210 0.1298160 0.1827378 17 12 2017
## 2 2017-12-18 0.1813529 0.2184097 0.1318113 0.1814523 18 12 2017
## 3 2017-12-19 0.1786329 0.2147977 0.1310752 0.1781363 19 12 2017
## 4 2017-12-20 0.2045600 0.2352214 0.1611586 0.2064497 20 12 2017
## 5 2017-12-21 0.2121985 0.2435130 0.1689051 0.2133542 21 12 2017
## 6 2017-12-22 0.2034018 0.2369948 0.1599421 0.2024036 22 12 2017
## 7 2017-12-23 0.2159135 0.2474115 0.1737037 0.2160729 23 12 2017
## 8 2017-12-24 0.2180366 0.2508741 0.1779583 0.2152578 24 12 2017
## 9 2017-12-25 0.2051297 0.2392457 0.1649375 0.2011580 25 12 2017
## 10 2017-12-26 0.1967778 0.2311780 0.1564815 0.1925998 26 12 2017
## 11 2017-12-27 0.1907229 0.2253247 0.1504178 0.1863498 27 12 2017
## 12 2017-12-28 0.1860186 0.2206840 0.1457465 0.1815573 28 12 2017
## 13 2017-12-29 0.1822263 0.2169158 0.1421042 0.1776285 29 12 2017
## 14 2017-12-30 0.1789890 0.2136771 0.1389468 0.1743325 30 12 2017
## 15 2017-12-31 0.1760297 0.2104852 0.1361690 0.1714696 31 12 2017
## 16 2018-01-01 0.1730221 0.2068863 0.1335336 0.1687743 1 1 2018
## 17 2018-01-02 0.1699094 0.2026606 0.1310185 0.1663264 2 1 2018
## 18 2018-01-03 0.1674965 0.1998021 0.1287234 0.1642708 3 1 2018
## 19 2018-01-04 0.1650735 0.1969184 0.1264468 0.1621988 4 1 2018
## 20 2018-01-05 0.1623993 0.1935668 0.1236840 0.1602682 5 1 2018
## 21 2018-01-06 0.1599766 0.1904905 0.1211806 0.1585599 6 1 2018
## 22 2018-01-07 0.1576960 0.1877726 0.1186574 0.1568984 7 1 2018
## 23 2018-01-08 0.1568914 0.1872422 0.1174618 0.1561128 8 1 2018
## 24 2018-01-09 0.1574485 0.1894384 0.1169259 0.1558507 9 1 2018
## 25 2018-01-10 0.1592184 0.1939688 0.1176424 0.1556502 10 1 2018
## 26 2018-01-11 0.2106263 0.2476406 0.1661053 0.2070026 11 1 2018
## 27 2018-01-12 0.2585713 0.3023993 0.2126192 0.2492075 12 1 2018
## 28 2018-01-13 0.2298163 0.2697049 0.1885231 0.2208976 13 1 2018
## 29 2018-01-14 0.2101749 0.2461050 0.1714329 0.2033012 14 1 2018
## 30 2018-01-15 0.2000193 0.2340321 0.1618090 0.1946641 15 1 2018
## 31 2018-01-16 0.1934378 0.2271962 0.1552234 0.1883403 16 1 2018
## 32 2018-01-17 0.1884672 0.2222873 0.1504387 0.1831684 17 1 2018
## 33 2018-01-18 0.1847465 0.2177543 0.1464155 0.1804870 18 1 2018
## 34 2018-01-19 0.1827311 0.2160347 0.1430255 0.1792066 19 1 2018
## 35 2018-01-20 0.1806938 0.2148377 0.1400914 0.1770017 20 1 2018
## 36 2018-01-21 0.1788930 0.2141354 0.1381655 0.1741962 21 1 2018
## 37 2018-01-22 0.1816379 0.2176727 0.1396944 0.1770608 22 1 2018
## 38 2018-01-23 0.2099719 0.2426632 0.1698900 0.2073420 23 1 2018
## 39 2018-01-24 0.2042055 0.2377882 0.1643600 0.2005069 24 1 2018
## 40 2018-01-25 0.1978362 0.2319010 0.1582002 0.1934983 25 1 2018
## 41 2018-01-26 0.1925960 0.2267535 0.1530544 0.1880946 26 1 2018
## 42 2018-01-27 0.1913684 0.2261970 0.1498113 0.1877075 27 1 2018
## 43 2018-01-28 0.2227986 0.2548967 0.1778299 0.2244271 28 1 2018
## 44 2018-01-29 0.2251622 0.2590182 0.1841771 0.2220451 29 1 2018
## 45 2018-01-30 0.2114195 0.2458255 0.1703889 0.2077865 30 1 2018
## 46 2018-01-31 0.2024122 0.2366563 0.1618900 0.1985599 31 1 2018
## 47 2018-02-01 0.1966335 0.2307604 0.1560451 0.1929479 1 2 2018
## 48 2018-02-02 0.1958087 0.2303811 0.1535116 0.1929592 2 2 2018
## 49 2018-02-03 0.1918223 0.2255894 0.1503773 0.1891389 3 2 2018
## 50 2018-02-04 0.2215597 0.2586415 0.1716586 0.2219036 4 2 2018
## 51 2018-02-05 0.2242181 0.2588863 0.1816354 0.2214870 5 2 2018
## 52 2018-02-06 0.2119706 0.2460191 0.1716088 0.2081936 6 2 2018
## 53 2018-02-07 0.2403602 0.2747222 0.1988044 0.2371649 7 2 2018
## 54 2018-02-08 0.2277506 0.2657526 0.1858970 0.2211389 8 2 2018
## 55 2018-02-09 0.2117093 0.2479861 0.1712176 0.2058012 9 2 2018
## 56 2018-02-10 0.2263567 0.2620903 0.1832708 0.2229375 10 2 2018
## 57 2018-02-11 0.2594152 NA 0.2386782 0.2749679 11 2 2018
## 58 2018-02-12 0.2177703 NA 0.1980856 0.2325339 12 2 2018
## 59 2018-02-13 0.2526821 0.3420382 0.1811157 0.2170009 13 2 2018
## 60 2018-02-14 0.2187074 0.2685182 0.1701852 0.2052882 14 2 2018
## 61 2018-02-15 0.2141866 0.2565538 0.1676806 0.2066988 15 2 2018
## 62 2018-02-16 0.2078769 0.2455486 0.1646400 0.2026328 16 2 2018
## 63 2018-02-17 0.2023741 0.2391111 0.1590405 0.1981372 17 2 2018
## 64 2018-02-18 0.2103213 0.2463655 0.1647130 0.2084835 18 2 2018
## 65 2018-02-19 0.2066506 0.2421328 0.1613194 0.2051667 19 2 2018
## 66 2018-02-20 0.2011578 0.2357995 0.1573102 0.1994019 20 2 2018
## 67 2018-02-21 0.2304523 0.2652378 0.1867384 0.2284523 21 2 2018
## 68 2018-02-22 0.2259672 0.2614158 0.1850486 0.2212075 22 2 2018
## 69 2018-02-23 0.2114646 0.2466120 0.1711169 0.2065781 23 2 2018
## 70 2018-02-24 0.2029441 0.2381710 0.1622558 0.1982335 24 2 2018
## 71 2018-02-25 0.2018564 0.2393038 0.1585914 0.1968576 25 2 2018
## 72 2018-02-26 0.2042301 0.2415321 0.1595822 0.2004141 26 2 2018
## 73 2018-02-27 0.1995574 0.2352457 0.1563762 0.1962552 27 2 2018
## 74 2018-02-28 0.2057860 0.2428750 0.1602326 0.2028620 28 2 2018
## 75 2018-03-01 0.2489119 0.2840321 0.2047778 0.2468924 1 3 2018
## 76 2018-03-02 0.2292061 0.2686840 0.1862639 0.2219349 2 3 2018
## 77 2018-03-03 0.2128520 0.2514045 0.1705255 0.2060443 3 3 2018
## 78 2018-03-04 0.2033614 0.2409384 0.1614676 0.1972049 4 3 2018
## 79 2018-03-05 0.1965865 0.2332422 0.1551944 0.1909748 5 3 2018
## 80 2018-03-06 0.2052393 0.2435052 0.1590255 0.2016337 6 3 2018
## 81 2018-03-07 0.2119353 0.2464280 0.1661713 0.2117656 7 3 2018
## 82 2018-03-08 0.2067156 0.2389826 0.1597778 0.2096519 8 3 2018
## 83 2018-03-09 0.2004845 0.2327387 0.1543472 0.2028333 9 3 2018
## 84 2018-03-10 0.1957295 0.2281016 0.1500116 0.1976458 10 3 2018
## 85 2018-03-11 0.1919861 0.2243811 0.1463588 0.1938116 11 3 2018
## 86 2018-03-12 0.2025691 0.2368247 0.1501875 0.2075998 12 3 2018
## 87 2018-03-13 0.2017443 0.2339063 0.1517373 0.2070877 13 3 2018
## 88 2018-03-14 0.1974754 0.2298194 0.1485509 0.2018247 14 3 2018
## 89 2018-03-15 0.1936638 0.2264358 0.1453831 0.1971024 15 3 2018
## 90 2018-03-16 0.1900477 0.2228429 0.1423264 0.1930434 16 3 2018
## 91 2018-03-17 0.1877393 0.2206745 0.1395810 0.1909227 17 3 2018
## 92 2018-03-18 0.1905354 0.2259635 0.1386458 0.1940243 18 3 2018
## 93 2018-03-19 0.1901329 0.2256233 0.1380532 0.1937023 19 3 2018
## 94 2018-03-20 0.2072206 0.2431823 0.1490359 0.2148976 20 3 2018
## 95 2018-03-21 0.2128883 0.2453212 0.1578299 0.2217491 21 3 2018
## 96 2018-03-22 0.2075410 0.2405356 0.1544282 0.2143811 22 3 2018
## 97 2018-03-23 0.2024549 0.2355833 0.1507025 0.2081406 23 3 2018
## 98 2018-03-24 0.1993210 0.2326936 0.1475405 0.2047839 24 3 2018
## 99 2018-03-25 0.2166313 0.2498394 0.1597975 0.2260486 25 3 2018
## 100 2018-03-26 0.2121376 0.2440990 0.1599988 0.2192804 26 3 2018
## 101 2018-03-27 0.2056414 0.2378082 0.1552662 0.2112561 27 3 2018
## 102 2018-03-28 0.2002648 0.2323446 0.1511817 0.2049974 28 3 2018
## 103 2018-03-29 0.2006057 0.2330764 0.1502801 0.2058793 29 3 2018
## 104 2018-03-30 0.2255177 0.2530920 0.1760208 0.2350660 30 3 2018
## 105 2018-03-31 0.2150303 0.2447335 0.1675706 0.2209219 31 3 2018
## 106 2018-04-01 0.2069646 0.2373377 0.1602535 0.2116250 1 4 2018
## 107 2018-04-02 0.2005587 0.2311814 0.1541250 0.2047613 2 4 2018
## 108 2018-04-03 0.1953756 0.2262899 0.1490255 0.1992240 3 4 2018
## 109 2018-04-04 0.1962923 0.2295095 0.1461979 0.2006458 4 4 2018
## 110 2018-04-05 0.1934653 0.2269696 0.1437060 0.1972804 5 4 2018
## 111 2018-04-06 0.1907393 0.2251259 0.1406759 0.1939002 6 4 2018
## 112 2018-04-07 0.2162749 0.2500877 0.1606632 0.2241710 7 4 2018
## 113 2018-04-08 0.2142361 0.2459740 0.1637072 0.2203950 8 4 2018
## 114 2018-04-09 0.2083649 0.2414036 0.1575637 0.2134271 9 4 2018
## 115 2018-04-10 0.2035641 0.2366189 0.1536088 0.2079757 10 4 2018
## 116 2018-04-11 0.1985177 0.2312960 0.1493970 0.2025799 11 4 2018
## 117 2018-04-12 0.1938879 0.2266094 0.1450822 0.1977708 12 4 2018
## 118 2018-04-13 0.1897607 0.2225330 0.1410868 0.1934939 13 4 2018
## 119 2018-04-14 0.1861888 0.2190686 0.1376424 0.1897188 14 4 2018
## 120 2018-04-15 0.2267652 0.2573394 0.1796586 0.2315208 15 4 2018
## 121 2018-04-16 0.2352825 0.2709479 0.1876516 0.2353403 16 4 2018
## 122 2018-04-17 0.2187042 0.2539436 0.1719479 0.2185321 17 4 2018
## 123 2018-04-18 0.2088741 0.2433733 0.1627118 0.2089965 18 4 2018
## 124 2018-04-19 0.2016534 0.2354809 0.1558704 0.2021632 19 4 2018
## 125 2018-04-20 0.1961351 0.2297092 0.1502894 0.1969453 20 4 2018
## 126 2018-04-21 0.1915013 0.2250877 0.1454896 0.1924236 21 4 2018
## 127 2018-04-22 0.1883138 0.2221033 0.1417083 0.1894783 22 4 2018
## 128 2018-04-23 0.2570006 0.2928273 0.2113310 0.2554262 23 4 2018
## 129 2018-04-24 0.2662503 0.3156189 0.2124942 0.2571988 24 4 2018
## 130 2018-04-25 0.2356152 0.2778342 0.1868507 0.2299696 25 4 2018
## 131 2018-04-26 0.2246237 0.2655755 0.1754988 0.2205156 26 4 2018
## 132 2018-04-27 0.2251174 0.2625469 0.1765451 0.2241172 27 4 2018
## 133 2018-04-28 0.2142165 0.2513707 0.1661273 0.2131293 28 4 2018
## 134 2018-04-29 0.2061856 0.2437292 0.1575150 0.2051450 29 4 2018
## 135 2018-04-30 0.1998873 0.2375208 0.1509155 0.1989826 30 4 2018
## 136 2018-05-01 0.1946701 0.2322135 0.1456887 0.1938628 1 5 2018
## 137 2018-05-02 0.1905331 0.2286172 0.1412465 0.1894141 2 5 2018
## 138 2018-05-03 0.1862787 0.2238941 0.1374086 0.1853160 3 5 2018
## 139 2018-05-04 0.1821768 0.2190781 0.1339653 0.1814340 4 5 2018
## 140 2018-05-05 0.1787459 0.2156814 0.1309086 0.1776884 5 5 2018
## 141 2018-05-06 0.1771430 0.2143819 0.1283380 0.1765078 6 5 2018
## 142 2018-05-07 0.1816304 0.2184427 0.1335903 0.1808481 7 5 2018
## 143 2018-05-08 0.1969321 0.2361970 0.1438322 0.1974922 8 5 2018
## 144 2018-05-09 0.1949738 0.2357708 0.1394086 0.1958507 9 5 2018
## 145 2018-05-10 0.1898592 0.2300799 0.1351667 0.1906580 10 5 2018
## 146 2018-05-11 0.1844252 0.2234852 0.1313345 0.1851832 11 5 2018
## 147 2018-05-12 0.1788747 0.2176962 0.1274792 0.1785998 12 5 2018
## 148 2018-05-13 0.1733239 0.2124896 0.1235127 0.1715165 13 5 2018
## 149 2018-05-14 0.1679975 0.2079583 0.1197731 0.1642049 14 5 2018
## 150 2018-05-15 0.1646196 0.2067674 0.1166227 0.1584696 15 5 2018
## basinID hillID zoneID patchID rootzone.S rootzone.potential_sat
## 1 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 2 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 3 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 4 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 5 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 6 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 7 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 8 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 9 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 10 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 11 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 12 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 13 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 14 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 15 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 16 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 17 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 18 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 19 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 20 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 21 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 22 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 23 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 24 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 25 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 26 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 27 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 28 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 29 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 30 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 31 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 32 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 33 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 34 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 35 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 36 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 37 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 38 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 39 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 40 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 41 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 42 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 43 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 44 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 45 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 46 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 47 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 48 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 49 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 50 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 51 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 52 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 53 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 54 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 55 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 56 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 57 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 58 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 59 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 60 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 61 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 62 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 63 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 64 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 65 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 66 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 67 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 68 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 69 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 70 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 71 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 72 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 73 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 74 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 75 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 76 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 77 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 78 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 79 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 80 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 81 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 82 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 83 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 84 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 85 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 86 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 87 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 88 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 89 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 90 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 91 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 92 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 93 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 94 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 95 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 96 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 97 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 98 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 99 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 100 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 101 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 102 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 103 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 104 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 105 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 106 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 107 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 108 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 109 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 110 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 111 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 112 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 113 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 114 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 115 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 116 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 117 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 118 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 119 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 120 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 121 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 122 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 123 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 124 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 125 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 126 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 127 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 128 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 129 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 130 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 131 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 132 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 133 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 134 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 135 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 136 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 137 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 138 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 139 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 140 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 141 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 142 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 143 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 144 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 145 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 146 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 147 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 148 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 149 1 110 149478 149478 1 0.205741
## 150 1 110 149478 149478 1 0.205741
## rootzone.field_capacity rz_storage rootzonevwc
## 1 0 0 0.205741
## 2 0 0 0.205741
## 3 0 0 0.205741
## 4 0 0 0.205741
## 5 0 0 0.205741
## 6 0 0 0.205741
## 7 0 0 0.205741
## 8 0 0 0.205741
## 9 0 0 0.205741
## 10 0 0 0.205741
## 11 0 0 0.205741
## 12 0 0 0.205741
## 13 0 0 0.205741
## 14 0 0 0.205741
## 15 0 0 0.205741
## 16 0 0 0.205741
## 17 0 0 0.205741
## 18 0 0 0.205741
## 19 0 0 0.205741
## 20 0 0 0.205741
## 21 0 0 0.205741
## 22 0 0 0.205741
## 23 0 0 0.205741
## 24 0 0 0.205741
## 25 0 0 0.205741
## 26 0 0 0.205741
## 27 0 0 0.205741
## 28 0 0 0.205741
## 29 0 0 0.205741
## 30 0 0 0.205741
## 31 0 0 0.205741
## 32 0 0 0.205741
## 33 0 0 0.205741
## 34 0 0 0.205741
## 35 0 0 0.205741
## 36 0 0 0.205741
## 37 0 0 0.205741
## 38 0 0 0.205741
## 39 0 0 0.205741
## 40 0 0 0.205741
## 41 0 0 0.205741
## 42 0 0 0.205741
## 43 0 0 0.205741
## 44 0 0 0.205741
## 45 0 0 0.205741
## 46 0 0 0.205741
## 47 0 0 0.205741
## 48 0 0 0.205741
## 49 0 0 0.205741
## 50 0 0 0.205741
## 51 0 0 0.205741
## 52 0 0 0.205741
## 53 0 0 0.205741
## 54 0 0 0.205741
## 55 0 0 0.205741
## 56 0 0 0.205741
## 57 0 0 0.205741
## 58 0 0 0.205741
## 59 0 0 0.205741
## 60 0 0 0.205741
## 61 0 0 0.205741
## 62 0 0 0.205741
## 63 0 0 0.205741
## 64 0 0 0.205741
## 65 0 0 0.205741
## 66 0 0 0.205741
## 67 0 0 0.205741
## 68 0 0 0.205741
## 69 0 0 0.205741
## 70 0 0 0.205741
## 71 0 0 0.205741
## 72 0 0 0.205741
## 73 0 0 0.205741
## 74 0 0 0.205741
## 75 0 0 0.205741
## 76 0 0 0.205741
## 77 0 0 0.205741
## 78 0 0 0.205741
## 79 0 0 0.205741
## 80 0 0 0.205741
## 81 0 0 0.205741
## 82 0 0 0.205741
## 83 0 0 0.205741
## 84 0 0 0.205741
## 85 0 0 0.205741
## 86 0 0 0.205741
## 87 0 0 0.205741
## 88 0 0 0.205741
## 89 0 0 0.205741
## 90 0 0 0.205741
## 91 0 0 0.205741
## 92 0 0 0.205741
## 93 0 0 0.205741
## 94 0 0 0.205741
## 95 0 0 0.205741
## 96 0 0 0.205741
## 97 0 0 0.205741
## 98 0 0 0.205741
## 99 0 0 0.205741
## 100 0 0 0.205741
## 101 0 0 0.205741
## 102 0 0 0.205741
## 103 0 0 0.205741
## 104 0 0 0.205741
## 105 0 0 0.205741
## 106 0 0 0.205741
## 107 0 0 0.205741
## 108 0 0 0.205741
## 109 0 0 0.205741
## 110 0 0 0.205741
## 111 0 0 0.205741
## 112 0 0 0.205741
## 113 0 0 0.205741
## 114 0 0 0.205741
## 115 0 0 0.205741
## 116 0 0 0.205741
## 117 0 0 0.205741
## 118 0 0 0.205741
## 119 0 0 0.205741
## 120 0 0 0.205741
## 121 0 0 0.205741
## 122 0 0 0.205741
## 123 0 0 0.205741
## 124 0 0 0.205741
## 125 0 0 0.205741
## 126 0 0 0.205741
## 127 0 0 0.205741
## 128 0 0 0.205741
## 129 0 0 0.205741
## 130 0 0 0.205741
## 131 0 0 0.205741
## 132 0 0 0.205741
## 133 0 0 0.205741
## 134 0 0 0.205741
## 135 0 0 0.205741
## 136 0 0 0.205741
## 137 0 0 0.205741
## 138 0 0 0.205741
## 139 0 0 0.205741
## 140 0 0 0.205741
## 141 0 0 0.205741
## 142 0 0 0.205741
## 143 0 0 0.205741
## 144 0 0 0.205741
## 145 0 0 0.205741
## 146 0 0 0.205741
## 147 0 0 0.205741
## 148 0 0 0.205741
## 149 0 0 0.205741
## 150 0 0 0.205741RSS - Explore Site 3 #not updated 6/27
#
# 'Exploring Site 3 RSS'
#
#
# cwws32valrss3_run1
#
# {plot(cwws32valrss3_run1$bd$date, (cwws32valrss3_run1$bd$rz_storage/cwws32valrss3_run1$bd$rootdepth), type = 'l', ylim = c(0.12,0.26))
# lines(valmergesm1$Date,valmergesm1$Site3, col = 'BLUE', lty = 3)}
#
#
#
# {plot(cwws32valrss3_run3$bd$date, (cwws32valrss3_run3$bd$rz_storage/cwws32valrss3_run3$bd$rootdepth), type = 'l', ylim = c(0.12,0.26))
# lines(valmergesm3$Date,valmergesm3$Site3, col = 'BLUE', lty = 3)}
#
# paste0("valmergesm",i,"$rootzonevwc")
#
# plot((valmergesm3$root_zone.S*valmergesm3$potential_rz_store)/(valmergesm3$root.depth), type = "l")
# plot(valmergesm3$Date, (valmergesm3$rz_storage/valmergesm3$root.depth), type = "l")
# plot(valmergesm3$Date, valmergesm3$Site3, type = "l")
#
#
# {plot(cwws32valrss3_run3$pd$date, (cwws32valrss3_run3$pd$rz_storage/cwws32valrss3_run3$pd$root.depth), type = 'l', ylim = c(0.0,0.45))
# lines(valmergesm3$Date,valmergesm3$Site3, col = 'BLUE', lty = 3)}
#
#
# {plot(cwws32valrss3_run3$pd$date, ((cwws32valrss3_run3$pd$root_zone.S*cwws32valrss3_run3$pd$potential_rz_store)/cwws32valrss3_run3$pd$root.depth), type = 'l', ylim = c(0.0,0.45))
# lines(valmergesm3$Date,valmergesm3$Site3, col = 'BLUE', lty = 3)}
#
# ## based on landscape position the previous two figures differ, the second figure does not count inundation as "0" VWC
#
# #paste0("valmergesm",i,"$rootzonevwc")
#
#
# {plot(cwws32valrss3_run3$bd$date, (cwws32valrss3_run3$bd$rz_storage/cwws32valrss3_run3$bd$rootdepth), type = 'l', ylim = c(0.0,0.45))
# lines(valmergesm3$Date,valmergesm3$Site3, col = 'BLUE', lty = 3)}
#
# {plot(cwws32valrss3_run43$pd$date, (cwws32valrss3_run43$pd$rz_storage/cwws32valrss3_run43$pd$root.depth), type = 'l', ylim = c(0.0,0.35))
# lines(valmergesm43$Date,valmergesm43$Site3, col = 'BLUE', lty = 3)}
#
# {plot(cwws32valrss3_run43$bd$date, (cwws32valrss3_run43$bd$rz_storage/cwws32valrss3_run43$bd$rootdepth), type = 'l', ylim = c(0.12,0.26))
# lines(valmergesm1$Date,valmergesm1$Site3, col = 'BLUE', lty = 3)}RSS - merge all 3 sites
setwd(system.file("extdata/", package = "RHESSysIOinR"))
threesitevalidation1<- data.frame(cbind(site1=as.numeric(validationsmKGElistsite1),site2=as.numeric(validationsmKGElistsite2),site3=as.numeric(validationsmKGElistsite3)))
threesitevalidation<-threesitevalidation1
threesitevalidation$allsites<- rowMeans(threesitevalidation1,na.rm=FALSE)
threesitevalidation## site1 site2 site3 allsites
## 1 -0.157272838 0.48386257 -0.91292868 -0.19544631
## 2 0.009899872 0.11436255 NA NA
## 3 -0.149258136 0.51741992 -0.55727721 -0.06303847
## 4 -0.050589156 0.17684348 -0.85054907 -0.24143158
## 5 -0.060160453 0.09378066 -0.20711859 -0.05783279
## 6 -0.261547943 0.49902564 -0.08493892 0.05084626boxplot(threesitevalidation1, main = "Boxplot of Patch Specific Soil Moisture KGE - RSS")
boxplot(threesitevalidation, main = "Boxplot of Patch Specific Soil Moisture KGE - RSS")
plot(validationsmKGElistsite1,validationsmKGElistsite3)
write.csv(threesitevalidation,'threesitevalidationrss.csv')STATIC
run model n times for patch 1 - only for validation time series
setwd(system.file("extdata/", package = "RHESSysIOinR"))
input_rhessys = IOin_rhessys_input(
version = rh_path,
tec_file = "tecfiles/tec_daily",
world_file = "CWWS32static.world.Y2018M11D1H1.state.Y2018M11D1H1.state",
world_hdr_prefix = "CWWS32static",
flowtable = "CWWS32static.flow",
start = "2015 11 1 1",
end = "2018 11 1 1",
output_folder = "out",
output_prefix = "cwws32valstatic1",
commandline_options = c(""))
input_tec_data = IOin_tec_std(start = "2017 11 1 1",
end = "2018 11 1 1",
output_state = FALSE)
input_hdr = IOin_hdr(
basin = "defs/basin.def",
hillslope = "defs/hillslope.def",
zone = "defs/zone.def",
soil = c("defs/soil_clay.def","defs/soil_clayloam.def","defs/soil_loam.def","defs/soil_loamysand.def","defs/soil_rock.def","defs/soil_sand.def","defs/soil_sandyclay.def","defs/soil_sandyclayloam.def","defs/soil_sandyloam.def","defs/soil_silt.def","defs/soil_siltyclay.def","defs/soil_siltyclayloam.def","defs/soil_siltyloam.def","defs/soil_water.def", "defs/soil_shallowloam.def", "defs/soil_shallowsandyclayloam.def", "defs/soil_shallowsandyloam.def"),
landuse = "defs/lu_undev.def",
stratum = c("defs/veg_deciduous/veg_deciduous.def","defs/veg_evergreen/veg_evergreen.def","defs/veg_deciduous_BES.def","defs/veg_eucalypt.def","defs/veg_grass.def","defs/veg_lawn_2cm.def","defs/veg_lawn_5cm.def","defs/veg_lawn_10cm.def","defs/veg_nonveg.def"),
basestations = "clim/cwtws32local.base")run static
setwd(system.file("extdata/", package = "RHESSysIOinR"))
n.cores <- parallel::detectCores() - 4
my.cluster <- parallel::makeCluster(
n.cores,
type = "PSOCK"
)
doParallel::registerDoParallel(cl = my.cluster)
start_time = Sys.time()
foreach(i = 1:validationruns, .packages = 'RHESSysIOinR') %dopar% {
stdpars<- IOin_cmd_pars(m = topstatic[i,]$m,
k = topstatic[i,]$k,
soil_dep= topstatic[i,]$soil_dep,
m_v = topstatic[i,]$m_v,
k_v = topstatic[i,]$k_v,
gw1 = topstatic[i,]$gw1,
gw2 = topstatic[i,]$gw2,
pa = topstatic[i,]$pa,
po = topstatic[i,]$po,
vgseng1 = topstatic[i,]$vgseng1,
vgseng2 = topstatic[i,]$vgseng2,
vgseng3 = topstatic[i,]$vgseng3)
run_rhessys_single(input_rhessys = input_rhessys,
hdr_files = input_hdr,
tec_data = input_tec_data,
cmd_pars = stdpars,
output_filter = c(patchfilterpatch1,patchfilterpatch2,patchfilterpatch3),
runID = i)
} ## [[1]]
## NULL
##
## [[2]]
## NULL
##
## [[3]]
## NULL
##
## [[4]]
## NULL
##
## [[5]]
## NULL
##
## [[6]]
## NULL end_time = Sys.time()
end_time - start_time## Time difference of 3.345658 minsread 20 runs, create table and append to table for patch 1
setwd(system.file("extdata/", package = "RHESSysIOinR"))
# Read in RHESSys Validation runs
for(i in 1:validationruns) {
temp_dataset<- read.csv(paste0("outputfilter/valws32patch1_",i,".csv"))
temp_dataset$date<- as.Date(paste(temp_dataset$year, temp_dataset$month, temp_dataset$day, sep = "-"), format = "%Y-%m-%d")
temp_dataset$rootzonevwc<- temp_dataset$rootzone.S*temp_dataset$rootzone.potential_sat
assign(paste0("cwws32valstatic1_run",i),temp_dataset)
}
##merge calibration runs with observed so dates match up, instead of subsetting
for(i in 1:validationruns) { assign(paste0("valmergesm",i), merge(obsws32smvalclean,eval(parse(text = paste0("cwws32valstatic1_run",i))), by.x = "Date", by.y="date", all = FALSE))
assign(paste0("valsubsetsm",i),eval(parse(text = paste0("valmergesm",i)))[eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$date"))) >= Valdates[1] & eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$date"))) <= Valdates[2], ])}
valmergesm1## Date mergedsoilmoisture Site3 Site2 Site1 day month year
## 1 2017-12-17 0.1812803 0.2184210 0.1298160 0.1827378 17 12 2017
## 2 2017-12-18 0.1813529 0.2184097 0.1318113 0.1814523 18 12 2017
## 3 2017-12-19 0.1786329 0.2147977 0.1310752 0.1781363 19 12 2017
## 4 2017-12-20 0.2045600 0.2352214 0.1611586 0.2064497 20 12 2017
## 5 2017-12-21 0.2121985 0.2435130 0.1689051 0.2133542 21 12 2017
## 6 2017-12-22 0.2034018 0.2369948 0.1599421 0.2024036 22 12 2017
## 7 2017-12-23 0.2159135 0.2474115 0.1737037 0.2160729 23 12 2017
## 8 2017-12-24 0.2180366 0.2508741 0.1779583 0.2152578 24 12 2017
## 9 2017-12-25 0.2051297 0.2392457 0.1649375 0.2011580 25 12 2017
## 10 2017-12-26 0.1967778 0.2311780 0.1564815 0.1925998 26 12 2017
## 11 2017-12-27 0.1907229 0.2253247 0.1504178 0.1863498 27 12 2017
## 12 2017-12-28 0.1860186 0.2206840 0.1457465 0.1815573 28 12 2017
## 13 2017-12-29 0.1822263 0.2169158 0.1421042 0.1776285 29 12 2017
## 14 2017-12-30 0.1789890 0.2136771 0.1389468 0.1743325 30 12 2017
## 15 2017-12-31 0.1760297 0.2104852 0.1361690 0.1714696 31 12 2017
## 16 2018-01-01 0.1730221 0.2068863 0.1335336 0.1687743 1 1 2018
## 17 2018-01-02 0.1699094 0.2026606 0.1310185 0.1663264 2 1 2018
## 18 2018-01-03 0.1674965 0.1998021 0.1287234 0.1642708 3 1 2018
## 19 2018-01-04 0.1650735 0.1969184 0.1264468 0.1621988 4 1 2018
## 20 2018-01-05 0.1623993 0.1935668 0.1236840 0.1602682 5 1 2018
## 21 2018-01-06 0.1599766 0.1904905 0.1211806 0.1585599 6 1 2018
## 22 2018-01-07 0.1576960 0.1877726 0.1186574 0.1568984 7 1 2018
## 23 2018-01-08 0.1568914 0.1872422 0.1174618 0.1561128 8 1 2018
## 24 2018-01-09 0.1574485 0.1894384 0.1169259 0.1558507 9 1 2018
## 25 2018-01-10 0.1592184 0.1939688 0.1176424 0.1556502 10 1 2018
## 26 2018-01-11 0.2106263 0.2476406 0.1661053 0.2070026 11 1 2018
## 27 2018-01-12 0.2585713 0.3023993 0.2126192 0.2492075 12 1 2018
## 28 2018-01-13 0.2298163 0.2697049 0.1885231 0.2208976 13 1 2018
## 29 2018-01-14 0.2101749 0.2461050 0.1714329 0.2033012 14 1 2018
## 30 2018-01-15 0.2000193 0.2340321 0.1618090 0.1946641 15 1 2018
## 31 2018-01-16 0.1934378 0.2271962 0.1552234 0.1883403 16 1 2018
## 32 2018-01-17 0.1884672 0.2222873 0.1504387 0.1831684 17 1 2018
## 33 2018-01-18 0.1847465 0.2177543 0.1464155 0.1804870 18 1 2018
## 34 2018-01-19 0.1827311 0.2160347 0.1430255 0.1792066 19 1 2018
## 35 2018-01-20 0.1806938 0.2148377 0.1400914 0.1770017 20 1 2018
## 36 2018-01-21 0.1788930 0.2141354 0.1381655 0.1741962 21 1 2018
## 37 2018-01-22 0.1816379 0.2176727 0.1396944 0.1770608 22 1 2018
## 38 2018-01-23 0.2099719 0.2426632 0.1698900 0.2073420 23 1 2018
## 39 2018-01-24 0.2042055 0.2377882 0.1643600 0.2005069 24 1 2018
## 40 2018-01-25 0.1978362 0.2319010 0.1582002 0.1934983 25 1 2018
## 41 2018-01-26 0.1925960 0.2267535 0.1530544 0.1880946 26 1 2018
## 42 2018-01-27 0.1913684 0.2261970 0.1498113 0.1877075 27 1 2018
## 43 2018-01-28 0.2227986 0.2548967 0.1778299 0.2244271 28 1 2018
## 44 2018-01-29 0.2251622 0.2590182 0.1841771 0.2220451 29 1 2018
## 45 2018-01-30 0.2114195 0.2458255 0.1703889 0.2077865 30 1 2018
## 46 2018-01-31 0.2024122 0.2366563 0.1618900 0.1985599 31 1 2018
## 47 2018-02-01 0.1966335 0.2307604 0.1560451 0.1929479 1 2 2018
## 48 2018-02-02 0.1958087 0.2303811 0.1535116 0.1929592 2 2 2018
## 49 2018-02-03 0.1918223 0.2255894 0.1503773 0.1891389 3 2 2018
## 50 2018-02-04 0.2215597 0.2586415 0.1716586 0.2219036 4 2 2018
## 51 2018-02-05 0.2242181 0.2588863 0.1816354 0.2214870 5 2 2018
## 52 2018-02-06 0.2119706 0.2460191 0.1716088 0.2081936 6 2 2018
## 53 2018-02-07 0.2403602 0.2747222 0.1988044 0.2371649 7 2 2018
## 54 2018-02-08 0.2277506 0.2657526 0.1858970 0.2211389 8 2 2018
## 55 2018-02-09 0.2117093 0.2479861 0.1712176 0.2058012 9 2 2018
## 56 2018-02-10 0.2263567 0.2620903 0.1832708 0.2229375 10 2 2018
## 57 2018-02-11 0.2594152 NA 0.2386782 0.2749679 11 2 2018
## 58 2018-02-12 0.2177703 NA 0.1980856 0.2325339 12 2 2018
## 59 2018-02-13 0.2526821 0.3420382 0.1811157 0.2170009 13 2 2018
## 60 2018-02-14 0.2187074 0.2685182 0.1701852 0.2052882 14 2 2018
## 61 2018-02-15 0.2141866 0.2565538 0.1676806 0.2066988 15 2 2018
## 62 2018-02-16 0.2078769 0.2455486 0.1646400 0.2026328 16 2 2018
## 63 2018-02-17 0.2023741 0.2391111 0.1590405 0.1981372 17 2 2018
## 64 2018-02-18 0.2103213 0.2463655 0.1647130 0.2084835 18 2 2018
## 65 2018-02-19 0.2066506 0.2421328 0.1613194 0.2051667 19 2 2018
## 66 2018-02-20 0.2011578 0.2357995 0.1573102 0.1994019 20 2 2018
## 67 2018-02-21 0.2304523 0.2652378 0.1867384 0.2284523 21 2 2018
## 68 2018-02-22 0.2259672 0.2614158 0.1850486 0.2212075 22 2 2018
## 69 2018-02-23 0.2114646 0.2466120 0.1711169 0.2065781 23 2 2018
## 70 2018-02-24 0.2029441 0.2381710 0.1622558 0.1982335 24 2 2018
## 71 2018-02-25 0.2018564 0.2393038 0.1585914 0.1968576 25 2 2018
## 72 2018-02-26 0.2042301 0.2415321 0.1595822 0.2004141 26 2 2018
## 73 2018-02-27 0.1995574 0.2352457 0.1563762 0.1962552 27 2 2018
## 74 2018-02-28 0.2057860 0.2428750 0.1602326 0.2028620 28 2 2018
## 75 2018-03-01 0.2489119 0.2840321 0.2047778 0.2468924 1 3 2018
## 76 2018-03-02 0.2292061 0.2686840 0.1862639 0.2219349 2 3 2018
## 77 2018-03-03 0.2128520 0.2514045 0.1705255 0.2060443 3 3 2018
## 78 2018-03-04 0.2033614 0.2409384 0.1614676 0.1972049 4 3 2018
## 79 2018-03-05 0.1965865 0.2332422 0.1551944 0.1909748 5 3 2018
## 80 2018-03-06 0.2052393 0.2435052 0.1590255 0.2016337 6 3 2018
## 81 2018-03-07 0.2119353 0.2464280 0.1661713 0.2117656 7 3 2018
## 82 2018-03-08 0.2067156 0.2389826 0.1597778 0.2096519 8 3 2018
## 83 2018-03-09 0.2004845 0.2327387 0.1543472 0.2028333 9 3 2018
## 84 2018-03-10 0.1957295 0.2281016 0.1500116 0.1976458 10 3 2018
## 85 2018-03-11 0.1919861 0.2243811 0.1463588 0.1938116 11 3 2018
## 86 2018-03-12 0.2025691 0.2368247 0.1501875 0.2075998 12 3 2018
## 87 2018-03-13 0.2017443 0.2339063 0.1517373 0.2070877 13 3 2018
## 88 2018-03-14 0.1974754 0.2298194 0.1485509 0.2018247 14 3 2018
## 89 2018-03-15 0.1936638 0.2264358 0.1453831 0.1971024 15 3 2018
## 90 2018-03-16 0.1900477 0.2228429 0.1423264 0.1930434 16 3 2018
## 91 2018-03-17 0.1877393 0.2206745 0.1395810 0.1909227 17 3 2018
## 92 2018-03-18 0.1905354 0.2259635 0.1386458 0.1940243 18 3 2018
## 93 2018-03-19 0.1901329 0.2256233 0.1380532 0.1937023 19 3 2018
## 94 2018-03-20 0.2072206 0.2431823 0.1490359 0.2148976 20 3 2018
## 95 2018-03-21 0.2128883 0.2453212 0.1578299 0.2217491 21 3 2018
## 96 2018-03-22 0.2075410 0.2405356 0.1544282 0.2143811 22 3 2018
## 97 2018-03-23 0.2024549 0.2355833 0.1507025 0.2081406 23 3 2018
## 98 2018-03-24 0.1993210 0.2326936 0.1475405 0.2047839 24 3 2018
## 99 2018-03-25 0.2166313 0.2498394 0.1597975 0.2260486 25 3 2018
## 100 2018-03-26 0.2121376 0.2440990 0.1599988 0.2192804 26 3 2018
## 101 2018-03-27 0.2056414 0.2378082 0.1552662 0.2112561 27 3 2018
## 102 2018-03-28 0.2002648 0.2323446 0.1511817 0.2049974 28 3 2018
## 103 2018-03-29 0.2006057 0.2330764 0.1502801 0.2058793 29 3 2018
## 104 2018-03-30 0.2255177 0.2530920 0.1760208 0.2350660 30 3 2018
## 105 2018-03-31 0.2150303 0.2447335 0.1675706 0.2209219 31 3 2018
## 106 2018-04-01 0.2069646 0.2373377 0.1602535 0.2116250 1 4 2018
## 107 2018-04-02 0.2005587 0.2311814 0.1541250 0.2047613 2 4 2018
## 108 2018-04-03 0.1953756 0.2262899 0.1490255 0.1992240 3 4 2018
## 109 2018-04-04 0.1962923 0.2295095 0.1461979 0.2006458 4 4 2018
## 110 2018-04-05 0.1934653 0.2269696 0.1437060 0.1972804 5 4 2018
## 111 2018-04-06 0.1907393 0.2251259 0.1406759 0.1939002 6 4 2018
## 112 2018-04-07 0.2162749 0.2500877 0.1606632 0.2241710 7 4 2018
## 113 2018-04-08 0.2142361 0.2459740 0.1637072 0.2203950 8 4 2018
## 114 2018-04-09 0.2083649 0.2414036 0.1575637 0.2134271 9 4 2018
## 115 2018-04-10 0.2035641 0.2366189 0.1536088 0.2079757 10 4 2018
## 116 2018-04-11 0.1985177 0.2312960 0.1493970 0.2025799 11 4 2018
## 117 2018-04-12 0.1938879 0.2266094 0.1450822 0.1977708 12 4 2018
## 118 2018-04-13 0.1897607 0.2225330 0.1410868 0.1934939 13 4 2018
## 119 2018-04-14 0.1861888 0.2190686 0.1376424 0.1897188 14 4 2018
## 120 2018-04-15 0.2267652 0.2573394 0.1796586 0.2315208 15 4 2018
## 121 2018-04-16 0.2352825 0.2709479 0.1876516 0.2353403 16 4 2018
## 122 2018-04-17 0.2187042 0.2539436 0.1719479 0.2185321 17 4 2018
## 123 2018-04-18 0.2088741 0.2433733 0.1627118 0.2089965 18 4 2018
## 124 2018-04-19 0.2016534 0.2354809 0.1558704 0.2021632 19 4 2018
## 125 2018-04-20 0.1961351 0.2297092 0.1502894 0.1969453 20 4 2018
## 126 2018-04-21 0.1915013 0.2250877 0.1454896 0.1924236 21 4 2018
## 127 2018-04-22 0.1883138 0.2221033 0.1417083 0.1894783 22 4 2018
## 128 2018-04-23 0.2570006 0.2928273 0.2113310 0.2554262 23 4 2018
## 129 2018-04-24 0.2662503 0.3156189 0.2124942 0.2571988 24 4 2018
## 130 2018-04-25 0.2356152 0.2778342 0.1868507 0.2299696 25 4 2018
## 131 2018-04-26 0.2246237 0.2655755 0.1754988 0.2205156 26 4 2018
## 132 2018-04-27 0.2251174 0.2625469 0.1765451 0.2241172 27 4 2018
## 133 2018-04-28 0.2142165 0.2513707 0.1661273 0.2131293 28 4 2018
## 134 2018-04-29 0.2061856 0.2437292 0.1575150 0.2051450 29 4 2018
## 135 2018-04-30 0.1998873 0.2375208 0.1509155 0.1989826 30 4 2018
## 136 2018-05-01 0.1946701 0.2322135 0.1456887 0.1938628 1 5 2018
## 137 2018-05-02 0.1905331 0.2286172 0.1412465 0.1894141 2 5 2018
## 138 2018-05-03 0.1862787 0.2238941 0.1374086 0.1853160 3 5 2018
## 139 2018-05-04 0.1821768 0.2190781 0.1339653 0.1814340 4 5 2018
## 140 2018-05-05 0.1787459 0.2156814 0.1309086 0.1776884 5 5 2018
## 141 2018-05-06 0.1771430 0.2143819 0.1283380 0.1765078 6 5 2018
## 142 2018-05-07 0.1816304 0.2184427 0.1335903 0.1808481 7 5 2018
## 143 2018-05-08 0.1969321 0.2361970 0.1438322 0.1974922 8 5 2018
## 144 2018-05-09 0.1949738 0.2357708 0.1394086 0.1958507 9 5 2018
## 145 2018-05-10 0.1898592 0.2300799 0.1351667 0.1906580 10 5 2018
## 146 2018-05-11 0.1844252 0.2234852 0.1313345 0.1851832 11 5 2018
## 147 2018-05-12 0.1788747 0.2176962 0.1274792 0.1785998 12 5 2018
## 148 2018-05-13 0.1733239 0.2124896 0.1235127 0.1715165 13 5 2018
## 149 2018-05-14 0.1679975 0.2079583 0.1197731 0.1642049 14 5 2018
## 150 2018-05-15 0.1646196 0.2067674 0.1166227 0.1584696 15 5 2018
## basinID hillID zoneID patchID rootzone.S rootzone.potential_sat
## 1 1 112 136557 136557 0.233190 0.451
## 2 1 112 136557 136557 0.234504 0.451
## 3 1 112 136557 136557 0.226849 0.451
## 4 1 112 136557 136557 0.283153 0.451
## 5 1 112 136557 136557 0.265445 0.451
## 6 1 112 136557 136557 0.275756 0.451
## 7 1 112 136557 136557 0.315617 0.451
## 8 1 112 136557 136557 0.288796 0.451
## 9 1 112 136557 136557 0.269027 0.451
## 10 1 112 136557 136557 0.253984 0.451
## 11 1 112 136557 136557 0.241995 0.451
## 12 1 112 136557 136557 0.232132 0.451
## 13 1 112 136557 136557 0.223829 0.451
## 14 1 112 136557 136557 0.216714 0.451
## 15 1 112 136557 136557 0.210529 0.451
## 16 1 112 136557 136557 0.205092 0.451
## 17 1 112 136557 136557 0.200265 0.451
## 18 1 112 136557 136557 0.195946 0.451
## 19 1 112 136557 136557 0.192053 0.451
## 20 1 112 136557 136557 0.188523 0.451
## 21 1 112 136557 136557 0.185307 0.451
## 22 1 112 136557 136557 0.182361 0.451
## 23 1 112 136557 136557 0.184350 0.451
## 24 1 112 136557 136557 0.181995 0.451
## 25 1 112 136557 136557 0.187582 0.451
## 26 1 112 136557 136557 0.333007 0.451
## 27 1 112 136557 136557 0.386849 0.451
## 28 1 112 136557 136557 0.324715 0.451
## 29 1 112 136557 136557 0.295260 0.451
## 30 1 112 136557 136557 0.274915 0.451
## 31 1 112 136557 136557 0.275968 0.451
## 32 1 112 136557 136557 0.260209 0.451
## 33 1 112 136557 136557 0.246922 0.451
## 34 1 112 136557 136557 0.236112 0.451
## 35 1 112 136557 136557 0.227084 0.451
## 36 1 112 136557 136557 0.219394 0.451
## 37 1 112 136557 136557 0.268937 0.451
## 38 1 112 136557 136557 0.269813 0.451
## 39 1 112 136557 136557 0.255176 0.451
## 40 1 112 136557 136557 0.242848 0.451
## 41 1 112 136557 136557 0.232711 0.451
## 42 1 112 136557 136557 0.258353 0.451
## 43 1 112 136557 136557 0.306098 0.451
## 44 1 112 136557 136557 0.282134 0.451
## 45 1 112 136557 136557 0.263991 0.451
## 46 1 112 136557 136557 0.249910 0.451
## 47 1 112 136557 136557 0.255403 0.451
## 48 1 112 136557 136557 0.243486 0.451
## 49 1 112 136557 136557 0.233218 0.451
## 50 1 112 136557 136557 0.296423 0.451
## 51 1 112 136557 136557 0.275054 0.451
## 52 1 112 136557 136557 0.278357 0.451
## 53 1 112 136557 136557 0.359925 0.451
## 54 1 112 136557 136557 0.313575 0.451
## 55 1 112 136557 136557 0.287682 0.451
## 56 1 112 136557 136557 0.415030 0.451
## 57 1 112 136557 136557 0.337243 0.451
## 58 1 112 136557 136557 0.354858 0.451
## 59 1 112 136557 136557 0.354997 0.451
## 60 1 112 136557 136557 0.311160 0.451
## 61 1 112 136557 136557 0.325414 0.451
## 62 1 112 136557 136557 0.295772 0.451
## 63 1 112 136557 136557 0.318786 0.451
## 64 1 112 136557 136557 0.323604 0.451
## 65 1 112 136557 136557 0.326670 0.451
## 66 1 112 136557 136557 0.331489 0.451
## 67 1 112 136557 136557 0.390326 0.451
## 68 1 112 136557 136557 0.325825 0.451
## 69 1 112 136557 136557 0.296192 0.451
## 70 1 112 136557 136557 0.296428 0.451
## 71 1 112 136557 136557 0.314387 0.451
## 72 1 112 136557 136557 0.321344 0.451
## 73 1 112 136557 136557 0.321344 0.451
## 74 1 112 136557 136557 0.371609 0.451
## 75 1 112 136557 136557 0.412083 0.451
## 76 1 112 136557 136557 0.393795 0.451
## 77 1 112 136557 136557 0.380779 0.451
## 78 1 112 136557 136557 0.370689 0.451
## 79 1 112 136557 136557 0.362587 0.451
## 80 1 112 136557 136557 0.385690 0.451
## 81 1 112 136557 136557 0.377066 0.451
## 82 1 112 136557 136557 0.368167 0.451
## 83 1 112 136557 136557 0.360411 0.451
## 84 1 112 136557 136557 0.354089 0.451
## 85 1 112 136557 136557 0.353688 0.451
## 86 1 112 136557 136557 0.367045 0.451
## 87 1 112 136557 136557 0.359598 0.451
## 88 1 112 136557 136557 0.353402 0.451
## 89 1 112 136557 136557 0.347544 0.451
## 90 1 112 136557 136557 0.342453 0.451
## 91 1 112 136557 136557 0.352428 0.451
## 92 1 112 136557 136557 0.346692 0.451
## 93 1 112 136557 136557 0.369299 0.451
## 94 1 112 136557 136557 0.375717 0.451
## 95 1 112 136557 136557 0.368015 0.451
## 96 1 112 136557 136557 0.360365 0.451
## 97 1 112 136557 136557 0.353738 0.451
## 98 1 112 136557 136557 0.371314 0.451
## 99 1 112 136557 136557 0.373867 0.451
## 100 1 112 136557 136557 0.365307 0.451
## 101 1 112 136557 136557 0.358110 0.451
## 102 1 112 136557 136557 0.351718 0.451
## 103 1 112 136557 136557 0.385633 0.451
## 104 1 112 136557 136557 0.374451 0.451
## 105 1 112 136557 136557 0.365460 0.451
## 106 1 112 136557 136557 0.357891 0.451
## 107 1 112 136557 136557 0.351432 0.451
## 108 1 112 136557 136557 0.345956 0.451
## 109 1 112 136557 136557 0.351039 0.451
## 110 1 112 136557 136557 0.345343 0.451
## 111 1 112 136557 136557 0.352130 0.451
## 112 1 112 136557 136557 0.377873 0.451
## 113 1 112 136557 136557 0.368373 0.451
## 114 1 112 136557 136557 0.365417 0.451
## 115 1 112 136557 136557 0.358048 0.451
## 116 1 112 136557 136557 0.351617 0.451
## 117 1 112 136557 136557 0.345886 0.451
## 118 1 112 136557 136557 0.340928 0.451
## 119 1 112 136557 136557 0.337243 0.451
## 120 1 112 136557 136557 0.426088 0.451
## 121 1 112 136557 136557 0.402695 0.451
## 122 1 112 136557 136557 0.386768 0.451
## 123 1 112 136557 136557 0.374950 0.451
## 124 1 112 136557 136557 0.365861 0.451
## 125 1 112 136557 136557 0.358070 0.451
## 126 1 112 136557 136557 0.351729 0.451
## 127 1 112 136557 136557 0.355286 0.451
## 128 1 112 136557 136557 0.413969 0.451
## 129 1 112 136557 136557 0.424032 0.451
## 130 1 112 136557 136557 0.401252 0.451
## 131 1 112 136557 136557 0.409294 0.451
## 132 1 112 136557 136557 0.391587 0.451
## 133 1 112 136557 136557 0.378893 0.451
## 134 1 112 136557 136557 0.369040 0.451
## 135 1 112 136557 136557 0.360684 0.451
## 136 1 112 136557 136557 0.353545 0.451
## 137 1 112 136557 136557 0.347490 0.451
## 138 1 112 136557 136557 0.342053 0.451
## 139 1 112 136557 136557 0.337243 0.451
## 140 1 112 136557 136557 0.337243 0.451
## 141 1 112 136557 136557 0.339366 0.451
## 142 1 112 136557 136557 0.365103 0.451
## 143 1 112 136557 136557 0.365944 0.451
## 144 1 112 136557 136557 0.359451 0.451
## 145 1 112 136557 136557 0.354295 0.451
## 146 1 112 136557 136557 0.347540 0.451
## 147 1 112 136557 136557 0.341473 0.451
## 148 1 112 136557 136557 0.337243 0.451
## 149 1 112 136557 136557 0.337243 0.451
## 150 1 112 136557 136557 0.352724 0.451
## rootzone.field_capacity rz_storage rootzonevwc
## 1 0.152097 0.105169 0.10516869
## 2 0.152097 0.105761 0.10576130
## 3 0.152097 0.102309 0.10230890
## 4 0.152097 0.127702 0.12770200
## 5 0.152097 0.119716 0.11971569
## 6 0.152097 0.124366 0.12436596
## 7 0.152097 0.142343 0.14234327
## 8 0.152097 0.130247 0.13024700
## 9 0.152097 0.121331 0.12133118
## 10 0.152097 0.114547 0.11454678
## 11 0.152097 0.109140 0.10913974
## 12 0.152097 0.104692 0.10469153
## 13 0.152097 0.100947 0.10094688
## 14 0.152097 0.097738 0.09773801
## 15 0.152097 0.094949 0.09494858
## 16 0.152097 0.092497 0.09249649
## 17 0.152097 0.090320 0.09031952
## 18 0.152097 0.088372 0.08837165
## 19 0.152097 0.086616 0.08661590
## 20 0.152097 0.085024 0.08502387
## 21 0.152097 0.083573 0.08357346
## 22 0.152097 0.082245 0.08224481
## 23 0.152097 0.083142 0.08314185
## 24 0.152097 0.082080 0.08207974
## 25 0.152097 0.084599 0.08459948
## 26 0.152097 0.150186 0.15018616
## 27 0.152097 0.174469 0.17446890
## 28 0.152097 0.146447 0.14644646
## 29 0.152097 0.133162 0.13316226
## 30 0.152097 0.123986 0.12398667
## 31 0.152097 0.124461 0.12446157
## 32 0.152097 0.117354 0.11735426
## 33 0.152097 0.111362 0.11136182
## 34 0.152097 0.106487 0.10648651
## 35 0.152097 0.102415 0.10241488
## 36 0.152097 0.098947 0.09894669
## 37 0.152097 0.121291 0.12129059
## 38 0.152097 0.121686 0.12168566
## 39 0.152097 0.115084 0.11508438
## 40 0.152097 0.109525 0.10952445
## 41 0.152097 0.104953 0.10495266
## 42 0.152097 0.116517 0.11651720
## 43 0.152097 0.138050 0.13805020
## 44 0.152097 0.127242 0.12724243
## 45 0.152097 0.119060 0.11905994
## 46 0.152097 0.112710 0.11270941
## 47 0.152097 0.115187 0.11518675
## 48 0.152097 0.109812 0.10981219
## 49 0.152097 0.105181 0.10518132
## 50 0.152097 0.133687 0.13368677
## 51 0.152097 0.124049 0.12404935
## 52 0.152097 0.125539 0.12553901
## 53 0.152097 0.162326 0.16232617
## 54 0.152097 0.141422 0.14142232
## 55 0.152097 0.129745 0.12974458
## 56 0.152097 0.187178 0.18717853
## 57 0.152097 0.152097 0.15209659
## 58 0.152097 0.160041 0.16004096
## 59 0.152097 0.160104 0.16010365
## 60 0.152097 0.140333 0.14033316
## 61 0.152097 0.146762 0.14676171
## 62 0.152097 0.133393 0.13339317
## 63 0.152097 0.143772 0.14377249
## 64 0.152097 0.145945 0.14594540
## 65 0.152097 0.147328 0.14732817
## 66 0.152097 0.149501 0.14950154
## 67 0.152097 0.176037 0.17603703
## 68 0.152097 0.146947 0.14694707
## 69 0.152097 0.133582 0.13358259
## 70 0.152097 0.133689 0.13368903
## 71 0.152097 0.141789 0.14178854
## 72 0.152097 0.144926 0.14492614
## 73 0.152097 0.144926 0.14492614
## 74 0.152097 0.167596 0.16759566
## 75 0.152097 0.185850 0.18584943
## 76 0.152097 0.177602 0.17760154
## 77 0.152097 0.171732 0.17173133
## 78 0.152097 0.167181 0.16718074
## 79 0.152097 0.163527 0.16352674
## 80 0.152097 0.173946 0.17394619
## 81 0.152097 0.170057 0.17005677
## 82 0.152097 0.166043 0.16604332
## 83 0.152097 0.162545 0.16254536
## 84 0.152097 0.159694 0.15969414
## 85 0.152097 0.159513 0.15951329
## 86 0.152097 0.165538 0.16553730
## 87 0.152097 0.162179 0.16217870
## 88 0.152097 0.159384 0.15938430
## 89 0.152097 0.156743 0.15674234
## 90 0.152097 0.154446 0.15444630
## 91 0.152097 0.158945 0.15894503
## 92 0.152097 0.156358 0.15635809
## 93 0.152097 0.166554 0.16655385
## 94 0.152097 0.169448 0.16944837
## 95 0.152097 0.165975 0.16597476
## 96 0.152097 0.162525 0.16252462
## 97 0.152097 0.159536 0.15953584
## 98 0.152097 0.167463 0.16746261
## 99 0.152097 0.168614 0.16861402
## 100 0.152097 0.164753 0.16475346
## 101 0.152097 0.161508 0.16150761
## 102 0.152097 0.158625 0.15862482
## 103 0.152097 0.173921 0.17392048
## 104 0.152097 0.168878 0.16887740
## 105 0.152097 0.164823 0.16482246
## 106 0.152097 0.161409 0.16140884
## 107 0.152097 0.158496 0.15849583
## 108 0.152097 0.156026 0.15602616
## 109 0.152097 0.158319 0.15831859
## 110 0.152097 0.155750 0.15574969
## 111 0.152097 0.158811 0.15881063
## 112 0.152097 0.170421 0.17042072
## 113 0.152097 0.166136 0.16613622
## 114 0.152097 0.164803 0.16480307
## 115 0.152097 0.161480 0.16147965
## 116 0.152097 0.158579 0.15857927
## 117 0.152097 0.155994 0.15599459
## 118 0.152097 0.153758 0.15375853
## 119 0.152097 0.152097 0.15209659
## 120 0.152097 0.192166 0.19216569
## 121 0.152097 0.181615 0.18161545
## 122 0.152097 0.174432 0.17443237
## 123 0.152097 0.169103 0.16910245
## 124 0.152097 0.165003 0.16500331
## 125 0.152097 0.161490 0.16148957
## 126 0.152097 0.158630 0.15862978
## 127 0.152097 0.160234 0.16023399
## 128 0.152097 0.186700 0.18670002
## 129 0.152097 0.191238 0.19123843
## 130 0.152097 0.180965 0.18096465
## 131 0.152097 0.184592 0.18459159
## 132 0.152097 0.176606 0.17660574
## 133 0.152097 0.170881 0.17088074
## 134 0.152097 0.166437 0.16643704
## 135 0.152097 0.162669 0.16266848
## 136 0.152097 0.159449 0.15944880
## 137 0.152097 0.156718 0.15671799
## 138 0.152097 0.154266 0.15426590
## 139 0.152097 0.152097 0.15209659
## 140 0.152097 0.152097 0.15209659
## 141 0.152097 0.153054 0.15305407
## 142 0.152097 0.164662 0.16466145
## 143 0.152097 0.165041 0.16504074
## 144 0.152097 0.162113 0.16211240
## 145 0.152097 0.159787 0.15978705
## 146 0.152097 0.156741 0.15674054
## 147 0.152097 0.154004 0.15400432
## 148 0.152097 0.152097 0.15209659
## 149 0.152097 0.152097 0.15209659
## 150 0.152097 0.159079 0.15907852validationsmNSElistsite1<- c()
validationsmlnNSElistsite1<- c()
validationsmKGElistsite1<- c()
#for(i in 1:n) { assign(paste0("vsmNSEobs",i), NSE(sim = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$rz_storage","/valsubsetsm",i,"$rootdepth")))), obs = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$mergedsoilmoisture"))))))
# valsmNSElist[[i]]<- eval(parse(text = paste0("vsmNSEobs",i))) }
#for(i in 1:n) { assign(paste0("vsmlnNSEobs",i), NSE(sim = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$rz_storage","/valsubsetsm",i,"$rootdepth")))), obs = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$mergedsoilmoisture")))), FUN = log, epsilon = "Pushpalatha2012", na.rm=TRUE))
# valsmlnNSElist[[i]]<- eval(parse(text = paste0("vsmlnNSEobs",i))) }
for(i in 1:validationruns) { assign(paste0("vsmKGEobs",i), KGE(sim = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$rootzonevwc")))), obs = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$Site1"))))))
validationsmKGElistsite1[[i]]<- eval(parse(text = paste0("vsmKGEobs",i))) }
validationsmKGElistsite1## [[1]]
## [1] 0.4600128
##
## [[2]]
## [1] -0.1868718
##
## [[3]]
## [1] 0.1401158
##
## [[4]]
## [1] 0.01728628
##
## [[5]]
## [1] -0.714845
##
## [[6]]
## [1] -0.7186982prepare to run model 20 times for patch 2 - only for validation time series
run model in parallel
read 20 runs, create table and append to table
setwd(system.file("extdata/", package = "RHESSysIOinR"))
# Read in RHESSys Validation runs
for(i in 1:validationruns) {
temp_dataset<- read.csv(paste0("outputfilter/valws32patch2_",i,".csv"))
temp_dataset$date<- as.Date(paste(temp_dataset$year, temp_dataset$month, temp_dataset$day, sep = "-"), format = "%Y-%m-%d")
temp_dataset$rootzonevwc<- temp_dataset$rootzone.S*temp_dataset$rootzone.potential_sat
assign(paste0("cwws32valstatic2_run",i),temp_dataset)
}
##merge calibration runs with observed so dates match up, instead of subsetting
for(i in 1:validationruns) { assign(paste0("valmergesm",i), merge(obsws32smvalclean,eval(parse(text = paste0("cwws32valstatic2_run",i))), by.x = "Date", by.y="date", all = FALSE))
assign(paste0("valsubsetsm",i),eval(parse(text = paste0("valmergesm",i)))[eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$date"))) >= Valdates[1] & eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$date"))) <= Valdates[2], ])}
valmergesm1## Date mergedsoilmoisture Site3 Site2 Site1 day month year
## 1 2017-12-17 0.1812803 0.2184210 0.1298160 0.1827378 17 12 2017
## 2 2017-12-18 0.1813529 0.2184097 0.1318113 0.1814523 18 12 2017
## 3 2017-12-19 0.1786329 0.2147977 0.1310752 0.1781363 19 12 2017
## 4 2017-12-20 0.2045600 0.2352214 0.1611586 0.2064497 20 12 2017
## 5 2017-12-21 0.2121985 0.2435130 0.1689051 0.2133542 21 12 2017
## 6 2017-12-22 0.2034018 0.2369948 0.1599421 0.2024036 22 12 2017
## 7 2017-12-23 0.2159135 0.2474115 0.1737037 0.2160729 23 12 2017
## 8 2017-12-24 0.2180366 0.2508741 0.1779583 0.2152578 24 12 2017
## 9 2017-12-25 0.2051297 0.2392457 0.1649375 0.2011580 25 12 2017
## 10 2017-12-26 0.1967778 0.2311780 0.1564815 0.1925998 26 12 2017
## 11 2017-12-27 0.1907229 0.2253247 0.1504178 0.1863498 27 12 2017
## 12 2017-12-28 0.1860186 0.2206840 0.1457465 0.1815573 28 12 2017
## 13 2017-12-29 0.1822263 0.2169158 0.1421042 0.1776285 29 12 2017
## 14 2017-12-30 0.1789890 0.2136771 0.1389468 0.1743325 30 12 2017
## 15 2017-12-31 0.1760297 0.2104852 0.1361690 0.1714696 31 12 2017
## 16 2018-01-01 0.1730221 0.2068863 0.1335336 0.1687743 1 1 2018
## 17 2018-01-02 0.1699094 0.2026606 0.1310185 0.1663264 2 1 2018
## 18 2018-01-03 0.1674965 0.1998021 0.1287234 0.1642708 3 1 2018
## 19 2018-01-04 0.1650735 0.1969184 0.1264468 0.1621988 4 1 2018
## 20 2018-01-05 0.1623993 0.1935668 0.1236840 0.1602682 5 1 2018
## 21 2018-01-06 0.1599766 0.1904905 0.1211806 0.1585599 6 1 2018
## 22 2018-01-07 0.1576960 0.1877726 0.1186574 0.1568984 7 1 2018
## 23 2018-01-08 0.1568914 0.1872422 0.1174618 0.1561128 8 1 2018
## 24 2018-01-09 0.1574485 0.1894384 0.1169259 0.1558507 9 1 2018
## 25 2018-01-10 0.1592184 0.1939688 0.1176424 0.1556502 10 1 2018
## 26 2018-01-11 0.2106263 0.2476406 0.1661053 0.2070026 11 1 2018
## 27 2018-01-12 0.2585713 0.3023993 0.2126192 0.2492075 12 1 2018
## 28 2018-01-13 0.2298163 0.2697049 0.1885231 0.2208976 13 1 2018
## 29 2018-01-14 0.2101749 0.2461050 0.1714329 0.2033012 14 1 2018
## 30 2018-01-15 0.2000193 0.2340321 0.1618090 0.1946641 15 1 2018
## 31 2018-01-16 0.1934378 0.2271962 0.1552234 0.1883403 16 1 2018
## 32 2018-01-17 0.1884672 0.2222873 0.1504387 0.1831684 17 1 2018
## 33 2018-01-18 0.1847465 0.2177543 0.1464155 0.1804870 18 1 2018
## 34 2018-01-19 0.1827311 0.2160347 0.1430255 0.1792066 19 1 2018
## 35 2018-01-20 0.1806938 0.2148377 0.1400914 0.1770017 20 1 2018
## 36 2018-01-21 0.1788930 0.2141354 0.1381655 0.1741962 21 1 2018
## 37 2018-01-22 0.1816379 0.2176727 0.1396944 0.1770608 22 1 2018
## 38 2018-01-23 0.2099719 0.2426632 0.1698900 0.2073420 23 1 2018
## 39 2018-01-24 0.2042055 0.2377882 0.1643600 0.2005069 24 1 2018
## 40 2018-01-25 0.1978362 0.2319010 0.1582002 0.1934983 25 1 2018
## 41 2018-01-26 0.1925960 0.2267535 0.1530544 0.1880946 26 1 2018
## 42 2018-01-27 0.1913684 0.2261970 0.1498113 0.1877075 27 1 2018
## 43 2018-01-28 0.2227986 0.2548967 0.1778299 0.2244271 28 1 2018
## 44 2018-01-29 0.2251622 0.2590182 0.1841771 0.2220451 29 1 2018
## 45 2018-01-30 0.2114195 0.2458255 0.1703889 0.2077865 30 1 2018
## 46 2018-01-31 0.2024122 0.2366563 0.1618900 0.1985599 31 1 2018
## 47 2018-02-01 0.1966335 0.2307604 0.1560451 0.1929479 1 2 2018
## 48 2018-02-02 0.1958087 0.2303811 0.1535116 0.1929592 2 2 2018
## 49 2018-02-03 0.1918223 0.2255894 0.1503773 0.1891389 3 2 2018
## 50 2018-02-04 0.2215597 0.2586415 0.1716586 0.2219036 4 2 2018
## 51 2018-02-05 0.2242181 0.2588863 0.1816354 0.2214870 5 2 2018
## 52 2018-02-06 0.2119706 0.2460191 0.1716088 0.2081936 6 2 2018
## 53 2018-02-07 0.2403602 0.2747222 0.1988044 0.2371649 7 2 2018
## 54 2018-02-08 0.2277506 0.2657526 0.1858970 0.2211389 8 2 2018
## 55 2018-02-09 0.2117093 0.2479861 0.1712176 0.2058012 9 2 2018
## 56 2018-02-10 0.2263567 0.2620903 0.1832708 0.2229375 10 2 2018
## 57 2018-02-11 0.2594152 NA 0.2386782 0.2749679 11 2 2018
## 58 2018-02-12 0.2177703 NA 0.1980856 0.2325339 12 2 2018
## 59 2018-02-13 0.2526821 0.3420382 0.1811157 0.2170009 13 2 2018
## 60 2018-02-14 0.2187074 0.2685182 0.1701852 0.2052882 14 2 2018
## 61 2018-02-15 0.2141866 0.2565538 0.1676806 0.2066988 15 2 2018
## 62 2018-02-16 0.2078769 0.2455486 0.1646400 0.2026328 16 2 2018
## 63 2018-02-17 0.2023741 0.2391111 0.1590405 0.1981372 17 2 2018
## 64 2018-02-18 0.2103213 0.2463655 0.1647130 0.2084835 18 2 2018
## 65 2018-02-19 0.2066506 0.2421328 0.1613194 0.2051667 19 2 2018
## 66 2018-02-20 0.2011578 0.2357995 0.1573102 0.1994019 20 2 2018
## 67 2018-02-21 0.2304523 0.2652378 0.1867384 0.2284523 21 2 2018
## 68 2018-02-22 0.2259672 0.2614158 0.1850486 0.2212075 22 2 2018
## 69 2018-02-23 0.2114646 0.2466120 0.1711169 0.2065781 23 2 2018
## 70 2018-02-24 0.2029441 0.2381710 0.1622558 0.1982335 24 2 2018
## 71 2018-02-25 0.2018564 0.2393038 0.1585914 0.1968576 25 2 2018
## 72 2018-02-26 0.2042301 0.2415321 0.1595822 0.2004141 26 2 2018
## 73 2018-02-27 0.1995574 0.2352457 0.1563762 0.1962552 27 2 2018
## 74 2018-02-28 0.2057860 0.2428750 0.1602326 0.2028620 28 2 2018
## 75 2018-03-01 0.2489119 0.2840321 0.2047778 0.2468924 1 3 2018
## 76 2018-03-02 0.2292061 0.2686840 0.1862639 0.2219349 2 3 2018
## 77 2018-03-03 0.2128520 0.2514045 0.1705255 0.2060443 3 3 2018
## 78 2018-03-04 0.2033614 0.2409384 0.1614676 0.1972049 4 3 2018
## 79 2018-03-05 0.1965865 0.2332422 0.1551944 0.1909748 5 3 2018
## 80 2018-03-06 0.2052393 0.2435052 0.1590255 0.2016337 6 3 2018
## 81 2018-03-07 0.2119353 0.2464280 0.1661713 0.2117656 7 3 2018
## 82 2018-03-08 0.2067156 0.2389826 0.1597778 0.2096519 8 3 2018
## 83 2018-03-09 0.2004845 0.2327387 0.1543472 0.2028333 9 3 2018
## 84 2018-03-10 0.1957295 0.2281016 0.1500116 0.1976458 10 3 2018
## 85 2018-03-11 0.1919861 0.2243811 0.1463588 0.1938116 11 3 2018
## 86 2018-03-12 0.2025691 0.2368247 0.1501875 0.2075998 12 3 2018
## 87 2018-03-13 0.2017443 0.2339063 0.1517373 0.2070877 13 3 2018
## 88 2018-03-14 0.1974754 0.2298194 0.1485509 0.2018247 14 3 2018
## 89 2018-03-15 0.1936638 0.2264358 0.1453831 0.1971024 15 3 2018
## 90 2018-03-16 0.1900477 0.2228429 0.1423264 0.1930434 16 3 2018
## 91 2018-03-17 0.1877393 0.2206745 0.1395810 0.1909227 17 3 2018
## 92 2018-03-18 0.1905354 0.2259635 0.1386458 0.1940243 18 3 2018
## 93 2018-03-19 0.1901329 0.2256233 0.1380532 0.1937023 19 3 2018
## 94 2018-03-20 0.2072206 0.2431823 0.1490359 0.2148976 20 3 2018
## 95 2018-03-21 0.2128883 0.2453212 0.1578299 0.2217491 21 3 2018
## 96 2018-03-22 0.2075410 0.2405356 0.1544282 0.2143811 22 3 2018
## 97 2018-03-23 0.2024549 0.2355833 0.1507025 0.2081406 23 3 2018
## 98 2018-03-24 0.1993210 0.2326936 0.1475405 0.2047839 24 3 2018
## 99 2018-03-25 0.2166313 0.2498394 0.1597975 0.2260486 25 3 2018
## 100 2018-03-26 0.2121376 0.2440990 0.1599988 0.2192804 26 3 2018
## 101 2018-03-27 0.2056414 0.2378082 0.1552662 0.2112561 27 3 2018
## 102 2018-03-28 0.2002648 0.2323446 0.1511817 0.2049974 28 3 2018
## 103 2018-03-29 0.2006057 0.2330764 0.1502801 0.2058793 29 3 2018
## 104 2018-03-30 0.2255177 0.2530920 0.1760208 0.2350660 30 3 2018
## 105 2018-03-31 0.2150303 0.2447335 0.1675706 0.2209219 31 3 2018
## 106 2018-04-01 0.2069646 0.2373377 0.1602535 0.2116250 1 4 2018
## 107 2018-04-02 0.2005587 0.2311814 0.1541250 0.2047613 2 4 2018
## 108 2018-04-03 0.1953756 0.2262899 0.1490255 0.1992240 3 4 2018
## 109 2018-04-04 0.1962923 0.2295095 0.1461979 0.2006458 4 4 2018
## 110 2018-04-05 0.1934653 0.2269696 0.1437060 0.1972804 5 4 2018
## 111 2018-04-06 0.1907393 0.2251259 0.1406759 0.1939002 6 4 2018
## 112 2018-04-07 0.2162749 0.2500877 0.1606632 0.2241710 7 4 2018
## 113 2018-04-08 0.2142361 0.2459740 0.1637072 0.2203950 8 4 2018
## 114 2018-04-09 0.2083649 0.2414036 0.1575637 0.2134271 9 4 2018
## 115 2018-04-10 0.2035641 0.2366189 0.1536088 0.2079757 10 4 2018
## 116 2018-04-11 0.1985177 0.2312960 0.1493970 0.2025799 11 4 2018
## 117 2018-04-12 0.1938879 0.2266094 0.1450822 0.1977708 12 4 2018
## 118 2018-04-13 0.1897607 0.2225330 0.1410868 0.1934939 13 4 2018
## 119 2018-04-14 0.1861888 0.2190686 0.1376424 0.1897188 14 4 2018
## 120 2018-04-15 0.2267652 0.2573394 0.1796586 0.2315208 15 4 2018
## 121 2018-04-16 0.2352825 0.2709479 0.1876516 0.2353403 16 4 2018
## 122 2018-04-17 0.2187042 0.2539436 0.1719479 0.2185321 17 4 2018
## 123 2018-04-18 0.2088741 0.2433733 0.1627118 0.2089965 18 4 2018
## 124 2018-04-19 0.2016534 0.2354809 0.1558704 0.2021632 19 4 2018
## 125 2018-04-20 0.1961351 0.2297092 0.1502894 0.1969453 20 4 2018
## 126 2018-04-21 0.1915013 0.2250877 0.1454896 0.1924236 21 4 2018
## 127 2018-04-22 0.1883138 0.2221033 0.1417083 0.1894783 22 4 2018
## 128 2018-04-23 0.2570006 0.2928273 0.2113310 0.2554262 23 4 2018
## 129 2018-04-24 0.2662503 0.3156189 0.2124942 0.2571988 24 4 2018
## 130 2018-04-25 0.2356152 0.2778342 0.1868507 0.2299696 25 4 2018
## 131 2018-04-26 0.2246237 0.2655755 0.1754988 0.2205156 26 4 2018
## 132 2018-04-27 0.2251174 0.2625469 0.1765451 0.2241172 27 4 2018
## 133 2018-04-28 0.2142165 0.2513707 0.1661273 0.2131293 28 4 2018
## 134 2018-04-29 0.2061856 0.2437292 0.1575150 0.2051450 29 4 2018
## 135 2018-04-30 0.1998873 0.2375208 0.1509155 0.1989826 30 4 2018
## 136 2018-05-01 0.1946701 0.2322135 0.1456887 0.1938628 1 5 2018
## 137 2018-05-02 0.1905331 0.2286172 0.1412465 0.1894141 2 5 2018
## 138 2018-05-03 0.1862787 0.2238941 0.1374086 0.1853160 3 5 2018
## 139 2018-05-04 0.1821768 0.2190781 0.1339653 0.1814340 4 5 2018
## 140 2018-05-05 0.1787459 0.2156814 0.1309086 0.1776884 5 5 2018
## 141 2018-05-06 0.1771430 0.2143819 0.1283380 0.1765078 6 5 2018
## 142 2018-05-07 0.1816304 0.2184427 0.1335903 0.1808481 7 5 2018
## 143 2018-05-08 0.1969321 0.2361970 0.1438322 0.1974922 8 5 2018
## 144 2018-05-09 0.1949738 0.2357708 0.1394086 0.1958507 9 5 2018
## 145 2018-05-10 0.1898592 0.2300799 0.1351667 0.1906580 10 5 2018
## 146 2018-05-11 0.1844252 0.2234852 0.1313345 0.1851832 11 5 2018
## 147 2018-05-12 0.1788747 0.2176962 0.1274792 0.1785998 12 5 2018
## 148 2018-05-13 0.1733239 0.2124896 0.1235127 0.1715165 13 5 2018
## 149 2018-05-14 0.1679975 0.2079583 0.1197731 0.1642049 14 5 2018
## 150 2018-05-15 0.1646196 0.2067674 0.1166227 0.1584696 15 5 2018
## basinID hillID zoneID patchID rootzone.S rootzone.potential_sat
## 1 1 110 141942 141942 0.229837 0.451
## 2 1 110 141942 141942 0.231151 0.451
## 3 1 110 141942 141942 0.223890 0.451
## 4 1 110 141942 141942 0.280364 0.451
## 5 1 110 141942 141942 0.263327 0.451
## 6 1 110 141942 141942 0.273807 0.451
## 7 1 110 141942 141942 0.313668 0.451
## 8 1 110 141942 141942 0.287520 0.451
## 9 1 110 141942 141942 0.268125 0.451
## 10 1 110 141942 141942 0.253290 0.451
## 11 1 110 141942 141942 0.241425 0.451
## 12 1 110 141942 141942 0.231639 0.451
## 13 1 110 141942 141942 0.223384 0.451
## 14 1 110 141942 141942 0.216298 0.451
## 15 1 110 141942 141942 0.210130 0.451
## 16 1 110 141942 141942 0.204701 0.451
## 17 1 110 141942 141942 0.199878 0.451
## 18 1 110 141942 141942 0.195559 0.451
## 19 1 110 141942 141942 0.191664 0.451
## 20 1 110 141942 141942 0.188131 0.451
## 21 1 110 141942 141942 0.184910 0.451
## 22 1 110 141942 141942 0.181960 0.451
## 23 1 110 141942 141942 0.184118 0.451
## 24 1 110 141942 141942 0.181730 0.451
## 25 1 110 141942 141942 0.187207 0.451
## 26 1 110 141942 141942 0.332633 0.451
## 27 1 110 141942 141942 0.386534 0.451
## 28 1 110 141942 141942 0.324653 0.451
## 29 1 110 141942 141942 0.295145 0.451
## 30 1 110 141942 141942 0.274721 0.451
## 31 1 110 141942 141942 0.276285 0.451
## 32 1 110 141942 141942 0.260414 0.451
## 33 1 110 141942 141942 0.247101 0.451
## 34 1 110 141942 141942 0.236265 0.451
## 35 1 110 141942 141942 0.227211 0.451
## 36 1 110 141942 141942 0.228717 0.451
## 37 1 110 141942 141942 0.276024 0.451
## 38 1 110 141942 141942 0.276900 0.451
## 39 1 110 141942 141942 0.260731 0.451
## 40 1 110 141942 141942 0.247336 0.451
## 41 1 110 141942 141942 0.236436 0.451
## 42 1 110 141942 141942 0.262247 0.451
## 43 1 110 141942 141942 0.309993 0.451
## 44 1 110 141942 141942 0.284884 0.451
## 45 1 110 141942 141942 0.266093 0.451
## 46 1 110 141942 141942 0.251591 0.451
## 47 1 110 141942 141942 0.257253 0.451
## 48 1 110 141942 141942 0.244981 0.451
## 49 1 110 141942 141942 0.234462 0.451
## 50 1 110 141942 141942 0.297727 0.451
## 51 1 110 141942 141942 0.276023 0.451
## 52 1 110 141942 141942 0.279495 0.451
## 53 1 110 141942 141942 0.360965 0.451
## 54 1 110 141942 141942 0.314085 0.451
## 55 1 110 141942 141942 0.287994 0.451
## 56 1 110 141942 141942 0.415353 0.451
## 57 1 110 141942 141942 0.337243 0.451
## 58 1 110 141942 141942 0.354858 0.451
## 59 1 110 141942 141942 0.354997 0.451
## 60 1 110 141942 141942 0.311147 0.451
## 61 1 110 141942 141942 0.325569 0.451
## 62 1 110 141942 141942 0.295821 0.451
## 63 1 110 141942 141942 0.319005 0.451
## 64 1 110 141942 141942 0.323823 0.451
## 65 1 110 141942 141942 0.326889 0.451
## 66 1 110 141942 141942 0.331708 0.451
## 67 1 110 141942 141942 0.390506 0.451
## 68 1 110 141942 141942 0.325886 0.451
## 69 1 110 141942 141942 0.296170 0.451
## 70 1 110 141942 141942 0.296576 0.451
## 71 1 110 141942 141942 0.314535 0.451
## 72 1 110 141942 141942 0.321544 0.451
## 73 1 110 141942 141942 0.293389 0.451
## 74 1 110 141942 141942 0.346202 0.451
## 75 1 110 141942 141942 0.394214 0.451
## 76 1 110 141942 141942 0.327011 0.451
## 77 1 110 141942 141942 0.296979 0.451
## 78 1 110 141942 141942 0.276488 0.451
## 79 1 110 141942 141942 0.261264 0.451
## 80 1 110 141942 141942 0.294522 0.451
## 81 1 110 141942 141942 0.296712 0.451
## 82 1 110 141942 141942 0.276318 0.451
## 83 1 110 141942 141942 0.261153 0.451
## 84 1 110 141942 141942 0.249297 0.451
## 85 1 110 141942 141942 0.254522 0.451
## 86 1 110 141942 141942 0.274454 0.451
## 87 1 110 141942 141942 0.259725 0.451
## 88 1 110 141942 141942 0.248157 0.451
## 89 1 110 141942 141942 0.238774 0.451
## 90 1 110 141942 141942 0.230982 0.451
## 91 1 110 141942 141942 0.245843 0.451
## 92 1 110 141942 141942 0.236853 0.451
## 93 1 110 141942 141942 0.266169 0.451
## 94 1 110 141942 141942 0.281500 0.451
## 95 1 110 141942 141942 0.264711 0.451
## 96 1 110 141942 141942 0.250722 0.451
## 97 1 110 141942 141942 0.251381 0.451
## 98 1 110 141942 141942 0.276349 0.451
## 99 1 110 141942 141942 0.287737 0.451
## 100 1 110 141942 141942 0.269276 0.451
## 101 1 110 141942 141942 0.254299 0.451
## 102 1 110 141942 141942 0.242370 0.451
## 103 1 110 141942 141942 0.285702 0.451
## 104 1 110 141942 141942 0.267452 0.451
## 105 1 110 141942 141942 0.252852 0.451
## 106 1 110 141942 141942 0.241173 0.451
## 107 1 110 141942 141942 0.231541 0.451
## 108 1 110 141942 141942 0.223420 0.451
## 109 1 110 141942 141942 0.233463 0.451
## 110 1 110 141942 141942 0.225632 0.451
## 111 1 110 141942 141942 0.237427 0.451
## 112 1 110 141942 141942 0.270955 0.451
## 113 1 110 141942 141942 0.270955 0.451
## 114 1 110 141942 141942 0.275541 0.451
## 115 1 110 141942 141942 0.275541 0.451
## 116 1 110 141942 141942 0.275541 0.451
## 117 1 110 141942 141942 0.275541 0.451
## 118 1 110 141942 141942 0.275541 0.451
## 119 1 110 141942 141942 0.275541 0.451
## 120 1 110 141942 141942 0.380992 0.451
## 121 1 110 141942 141942 0.371347 0.451
## 122 1 110 141942 141942 0.362845 0.451
## 123 1 110 141942 141942 0.355672 0.451
## 124 1 110 141942 141942 0.349731 0.451
## 125 1 110 141942 141942 0.344304 0.451
## 126 1 110 141942 141942 0.339717 0.451
## 127 1 110 141942 141942 0.344679 0.451
## 128 1 110 141942 141942 0.424426 0.451
## 129 1 110 141942 141942 0.428482 0.451
## 130 1 110 141942 141942 0.403963 0.451
## 131 1 110 141942 141942 0.410938 0.451
## 132 1 110 141942 141942 0.392850 0.451
## 133 1 110 141942 141942 0.380018 0.451
## 134 1 110 141942 141942 0.370119 0.451
## 135 1 110 141942 141942 0.361875 0.451
## 136 1 110 141942 141942 0.354879 0.451
## 137 1 110 141942 141942 0.348935 0.451
## 138 1 110 141942 141942 0.343638 0.451
## 139 1 110 141942 141942 0.338840 0.451
## 140 1 110 141942 141942 0.337243 0.451
## 141 1 110 141942 141942 0.339443 0.451
## 142 1 110 141942 141942 0.365117 0.451
## 143 1 110 141942 141942 0.365928 0.451
## 144 1 110 141942 141942 0.359435 0.451
## 145 1 110 141942 141942 0.354304 0.451
## 146 1 110 141942 141942 0.348468 0.451
## 147 1 110 141942 141942 0.343282 0.451
## 148 1 110 141942 141942 0.338610 0.451
## 149 1 110 141942 141942 0.337243 0.451
## 150 1 110 141942 141942 0.353017 0.451
## rootzone.field_capacity rz_storage rootzonevwc
## 1 0.152097 0.103656 0.10365649
## 2 0.152097 0.104249 0.10424910
## 3 0.152097 0.100974 0.10097439
## 4 0.152097 0.126444 0.12644416
## 5 0.152097 0.118760 0.11876048
## 6 0.152097 0.123487 0.12348696
## 7 0.152097 0.141464 0.14146427
## 8 0.152097 0.129672 0.12967152
## 9 0.152097 0.120924 0.12092438
## 10 0.152097 0.114234 0.11423379
## 11 0.152097 0.108883 0.10888267
## 12 0.152097 0.104469 0.10446919
## 13 0.152097 0.100746 0.10074618
## 14 0.152097 0.097550 0.09755040
## 15 0.152097 0.094769 0.09476863
## 16 0.152097 0.092320 0.09232015
## 17 0.152097 0.090145 0.09014498
## 18 0.152097 0.088197 0.08819711
## 19 0.152097 0.086441 0.08644046
## 20 0.152097 0.084847 0.08484708
## 21 0.152097 0.083394 0.08339441
## 22 0.152097 0.082064 0.08206396
## 23 0.152097 0.083037 0.08303722
## 24 0.152097 0.081960 0.08196023
## 25 0.152097 0.084430 0.08443036
## 26 0.152097 0.150017 0.15001748
## 27 0.152097 0.174327 0.17432683
## 28 0.152097 0.146419 0.14641850
## 29 0.152097 0.133111 0.13311039
## 30 0.152097 0.123899 0.12389917
## 31 0.152097 0.124605 0.12460454
## 32 0.152097 0.117447 0.11744671
## 33 0.152097 0.111443 0.11144255
## 34 0.152097 0.106556 0.10655552
## 35 0.152097 0.102472 0.10247216
## 36 0.152097 0.103151 0.10315137
## 37 0.152097 0.124487 0.12448682
## 38 0.152097 0.124882 0.12488190
## 39 0.152097 0.117590 0.11758968
## 40 0.152097 0.111549 0.11154854
## 41 0.152097 0.106633 0.10663264
## 42 0.152097 0.118274 0.11827340
## 43 0.152097 0.139807 0.13980684
## 44 0.152097 0.128482 0.12848268
## 45 0.152097 0.120008 0.12000794
## 46 0.152097 0.113467 0.11346754
## 47 0.152097 0.116021 0.11602110
## 48 0.152097 0.110486 0.11048643
## 49 0.152097 0.105743 0.10574236
## 50 0.152097 0.134275 0.13427488
## 51 0.152097 0.124486 0.12448637
## 52 0.152097 0.126052 0.12605225
## 53 0.152097 0.162795 0.16279521
## 54 0.152097 0.141652 0.14165234
## 55 0.152097 0.129885 0.12988529
## 56 0.152097 0.187324 0.18732420
## 57 0.152097 0.152097 0.15209659
## 58 0.152097 0.160041 0.16004096
## 59 0.152097 0.160104 0.16010365
## 60 0.152097 0.140327 0.14032730
## 61 0.152097 0.146832 0.14683162
## 62 0.152097 0.133415 0.13341527
## 63 0.152097 0.143871 0.14387126
## 64 0.152097 0.146044 0.14604417
## 65 0.152097 0.147427 0.14742694
## 66 0.152097 0.149600 0.14960031
## 67 0.152097 0.176118 0.17611821
## 68 0.152097 0.146975 0.14697459
## 69 0.152097 0.133573 0.13357267
## 70 0.152097 0.133756 0.13375578
## 71 0.152097 0.141855 0.14185528
## 72 0.152097 0.145016 0.14501634
## 73 0.152097 0.132318 0.13231844
## 74 0.152097 0.156137 0.15613710
## 75 0.152097 0.177790 0.17779051
## 76 0.152097 0.147482 0.14748196
## 77 0.152097 0.133938 0.13393753
## 78 0.152097 0.124696 0.12469609
## 79 0.152097 0.117830 0.11783006
## 80 0.152097 0.132829 0.13282942
## 81 0.152097 0.133817 0.13381711
## 82 0.152097 0.124619 0.12461942
## 83 0.152097 0.117780 0.11778000
## 84 0.152097 0.112433 0.11243295
## 85 0.152097 0.114789 0.11478942
## 86 0.152097 0.123779 0.12377875
## 87 0.152097 0.117136 0.11713597
## 88 0.152097 0.111919 0.11191881
## 89 0.152097 0.107687 0.10768707
## 90 0.152097 0.104173 0.10417288
## 91 0.152097 0.110875 0.11087519
## 92 0.152097 0.106821 0.10682070
## 93 0.152097 0.120042 0.12004222
## 94 0.152097 0.126957 0.12695650
## 95 0.152097 0.119385 0.11938466
## 96 0.152097 0.113076 0.11307562
## 97 0.152097 0.113373 0.11337283
## 98 0.152097 0.124633 0.12463340
## 99 0.152097 0.129770 0.12976939
## 100 0.152097 0.121443 0.12144348
## 101 0.152097 0.114689 0.11468885
## 102 0.152097 0.109309 0.10930887
## 103 0.152097 0.128852 0.12885160
## 104 0.152097 0.120621 0.12062085
## 105 0.152097 0.114036 0.11403625
## 106 0.152097 0.108769 0.10876902
## 107 0.152097 0.104425 0.10442499
## 108 0.152097 0.100762 0.10076242
## 109 0.152097 0.105292 0.10529181
## 110 0.152097 0.101760 0.10176003
## 111 0.152097 0.107079 0.10707958
## 112 0.152097 0.122201 0.12220071
## 113 0.152097 0.122201 0.12220071
## 114 0.152097 0.124269 0.12426899
## 115 0.152097 0.124269 0.12426899
## 116 0.152097 0.124269 0.12426899
## 117 0.152097 0.124269 0.12426899
## 118 0.152097 0.124269 0.12426899
## 119 0.152097 0.124269 0.12426899
## 120 0.152097 0.171828 0.17182739
## 121 0.152097 0.167478 0.16747750
## 122 0.152097 0.163643 0.16364309
## 123 0.152097 0.160408 0.16040807
## 124 0.152097 0.157729 0.15772868
## 125 0.152097 0.155281 0.15528110
## 126 0.152097 0.153212 0.15321237
## 127 0.152097 0.155450 0.15545023
## 128 0.152097 0.191416 0.19141613
## 129 0.152097 0.193245 0.19324538
## 130 0.152097 0.182187 0.18218731
## 131 0.152097 0.185333 0.18533304
## 132 0.152097 0.177176 0.17717535
## 133 0.152097 0.171388 0.17138812
## 134 0.152097 0.166924 0.16692367
## 135 0.152097 0.163206 0.16320562
## 136 0.152097 0.160050 0.16005043
## 137 0.152097 0.157369 0.15736969
## 138 0.152097 0.154981 0.15498074
## 139 0.152097 0.152817 0.15281684
## 140 0.152097 0.152097 0.15209659
## 141 0.152097 0.153089 0.15308879
## 142 0.152097 0.164668 0.16466777
## 143 0.152097 0.165034 0.16503353
## 144 0.152097 0.162105 0.16210519
## 145 0.152097 0.159791 0.15979110
## 146 0.152097 0.157159 0.15715907
## 147 0.152097 0.154820 0.15482018
## 148 0.152097 0.152713 0.15271311
## 149 0.152097 0.152097 0.15209659
## 150 0.152097 0.159211 0.15921067validationsmNSElistsite2<- c()
validationsmlnNSElistsite2<- c()
validationsmKGElistsite2<- c()
#for(i in 1:n) { assign(paste0("vsmNSEobs",i), NSE(sim = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$rz_storage","/valsubsetsm",i,"$rootdepth")))), obs = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$mergedsoilmoisture"))))))
# valsmNSElist[[i]]<- eval(parse(text = paste0("vsmNSEobs",i))) }
#for(i in 1:n) { assign(paste0("vsmlnNSEobs",i), NSE(sim = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$rz_storage","/valsubsetsm",i,"$rootdepth")))), obs = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$mergedsoilmoisture")))), FUN = log, epsilon = "Pushpalatha2012", na.rm=TRUE))
# valsmlnNSElist[[i]]<- eval(parse(text = paste0("vsmlnNSEobs",i))) }
for(i in 1:validationruns) { assign(paste0("vsmKGEobs",i), KGE(sim = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$rootzonevwc")))), obs = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$Site2"))))))
validationsmKGElistsite2[[i]]<- eval(parse(text = paste0("vsmKGEobs",i))) }
validationsmKGElistsite2## [[1]]
## [1] 0.4620723
##
## [[2]]
## [1] -0.05288465
##
## [[3]]
## [1] 0.1471616
##
## [[4]]
## [1] 0.0255698
##
## [[5]]
## [1] -0.4634579
##
## [[6]]
## [1] -0.4941457prepare to run model 20 times for patch 3 - only for validation time series
run model in parallel
read 20 runs, create table and append to table
setwd(system.file("extdata/", package = "RHESSysIOinR"))
# Read in RHESSys Validation runs
for(i in 1:validationruns) {
temp_dataset<- read.csv(paste0("outputfilter/valws32patch3_",i,".csv"))
temp_dataset$date<- as.Date(paste(temp_dataset$year, temp_dataset$month, temp_dataset$day, sep = "-"), format = "%Y-%m-%d")
temp_dataset$rootzonevwc<- temp_dataset$rootzone.S*temp_dataset$rootzone.potential_sat
assign(paste0("cwws32valstatic3_run",i),temp_dataset)
}
##merge calibration runs with observed so dates match up, instead of subsetting
for(i in 1:validationruns) { assign(paste0("valmergesm",i), merge(obsws32smvalclean,eval(parse(text = paste0("cwws32valstatic3_run",i))), by.x = "Date", by.y="date", all = FALSE))
assign(paste0("valsubsetsm",i),eval(parse(text = paste0("valmergesm",i)))[eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$date"))) >= Valdates[1] & eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$date"))) <= Valdates[2], ])}
validationsmNSElistsite3<- c()
validationsmlnNSElistsite3<- c()
validationsmKGElistsite3<- c()
#for(i in 1:n) { assign(paste0("vsmNSEobs",i), NSE(sim = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$rz_storage","/valsubsetsm",i,"$rootdepth")))), obs = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$mergedsoilmoisture"))))))
# valsmNSElist[[i]]<- eval(parse(text = paste0("vsmNSEobs",i))) }
#for(i in 1:n) { assign(paste0("vsmlnNSEobs",i), NSE(sim = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$rz_storage","/valsubsetsm",i,"$rootdepth")))), obs = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$mergedsoilmoisture")))), FUN = log, epsilon = "Pushpalatha2012", na.rm=TRUE))
# valsmlnNSElist[[i]]<- eval(parse(text = paste0("vsmlnNSEobs",i))) }
for(i in 1:validationruns) { assign(paste0("vsmKGEobs",i), KGE(sim = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$rootzonevwc")))), obs = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$Site3"))))))
validationsmKGElistsite3[[i]]<- eval(parse(text = paste0("vsmKGEobs",i))) }
validationsmKGElistsite3## [[1]]
## [1] -0.6173167
##
## [[2]]
## [1] NA
##
## [[3]]
## [1] -0.1185216
##
## [[4]]
## [1] -0.08646876
##
## [[5]]
## [1] -0.601612
##
## [[6]]
## [1] -0.2381169valmergesm2## Date mergedsoilmoisture Site3 Site2 Site1 day month year
## 1 2017-12-17 0.1812803 0.2184210 0.1298160 0.1827378 17 12 2017
## 2 2017-12-18 0.1813529 0.2184097 0.1318113 0.1814523 18 12 2017
## 3 2017-12-19 0.1786329 0.2147977 0.1310752 0.1781363 19 12 2017
## 4 2017-12-20 0.2045600 0.2352214 0.1611586 0.2064497 20 12 2017
## 5 2017-12-21 0.2121985 0.2435130 0.1689051 0.2133542 21 12 2017
## 6 2017-12-22 0.2034018 0.2369948 0.1599421 0.2024036 22 12 2017
## 7 2017-12-23 0.2159135 0.2474115 0.1737037 0.2160729 23 12 2017
## 8 2017-12-24 0.2180366 0.2508741 0.1779583 0.2152578 24 12 2017
## 9 2017-12-25 0.2051297 0.2392457 0.1649375 0.2011580 25 12 2017
## 10 2017-12-26 0.1967778 0.2311780 0.1564815 0.1925998 26 12 2017
## 11 2017-12-27 0.1907229 0.2253247 0.1504178 0.1863498 27 12 2017
## 12 2017-12-28 0.1860186 0.2206840 0.1457465 0.1815573 28 12 2017
## 13 2017-12-29 0.1822263 0.2169158 0.1421042 0.1776285 29 12 2017
## 14 2017-12-30 0.1789890 0.2136771 0.1389468 0.1743325 30 12 2017
## 15 2017-12-31 0.1760297 0.2104852 0.1361690 0.1714696 31 12 2017
## 16 2018-01-01 0.1730221 0.2068863 0.1335336 0.1687743 1 1 2018
## 17 2018-01-02 0.1699094 0.2026606 0.1310185 0.1663264 2 1 2018
## 18 2018-01-03 0.1674965 0.1998021 0.1287234 0.1642708 3 1 2018
## 19 2018-01-04 0.1650735 0.1969184 0.1264468 0.1621988 4 1 2018
## 20 2018-01-05 0.1623993 0.1935668 0.1236840 0.1602682 5 1 2018
## 21 2018-01-06 0.1599766 0.1904905 0.1211806 0.1585599 6 1 2018
## 22 2018-01-07 0.1576960 0.1877726 0.1186574 0.1568984 7 1 2018
## 23 2018-01-08 0.1568914 0.1872422 0.1174618 0.1561128 8 1 2018
## 24 2018-01-09 0.1574485 0.1894384 0.1169259 0.1558507 9 1 2018
## 25 2018-01-10 0.1592184 0.1939688 0.1176424 0.1556502 10 1 2018
## 26 2018-01-11 0.2106263 0.2476406 0.1661053 0.2070026 11 1 2018
## 27 2018-01-12 0.2585713 0.3023993 0.2126192 0.2492075 12 1 2018
## 28 2018-01-13 0.2298163 0.2697049 0.1885231 0.2208976 13 1 2018
## 29 2018-01-14 0.2101749 0.2461050 0.1714329 0.2033012 14 1 2018
## 30 2018-01-15 0.2000193 0.2340321 0.1618090 0.1946641 15 1 2018
## 31 2018-01-16 0.1934378 0.2271962 0.1552234 0.1883403 16 1 2018
## 32 2018-01-17 0.1884672 0.2222873 0.1504387 0.1831684 17 1 2018
## 33 2018-01-18 0.1847465 0.2177543 0.1464155 0.1804870 18 1 2018
## 34 2018-01-19 0.1827311 0.2160347 0.1430255 0.1792066 19 1 2018
## 35 2018-01-20 0.1806938 0.2148377 0.1400914 0.1770017 20 1 2018
## 36 2018-01-21 0.1788930 0.2141354 0.1381655 0.1741962 21 1 2018
## 37 2018-01-22 0.1816379 0.2176727 0.1396944 0.1770608 22 1 2018
## 38 2018-01-23 0.2099719 0.2426632 0.1698900 0.2073420 23 1 2018
## 39 2018-01-24 0.2042055 0.2377882 0.1643600 0.2005069 24 1 2018
## 40 2018-01-25 0.1978362 0.2319010 0.1582002 0.1934983 25 1 2018
## 41 2018-01-26 0.1925960 0.2267535 0.1530544 0.1880946 26 1 2018
## 42 2018-01-27 0.1913684 0.2261970 0.1498113 0.1877075 27 1 2018
## 43 2018-01-28 0.2227986 0.2548967 0.1778299 0.2244271 28 1 2018
## 44 2018-01-29 0.2251622 0.2590182 0.1841771 0.2220451 29 1 2018
## 45 2018-01-30 0.2114195 0.2458255 0.1703889 0.2077865 30 1 2018
## 46 2018-01-31 0.2024122 0.2366563 0.1618900 0.1985599 31 1 2018
## 47 2018-02-01 0.1966335 0.2307604 0.1560451 0.1929479 1 2 2018
## 48 2018-02-02 0.1958087 0.2303811 0.1535116 0.1929592 2 2 2018
## 49 2018-02-03 0.1918223 0.2255894 0.1503773 0.1891389 3 2 2018
## 50 2018-02-04 0.2215597 0.2586415 0.1716586 0.2219036 4 2 2018
## 51 2018-02-05 0.2242181 0.2588863 0.1816354 0.2214870 5 2 2018
## 52 2018-02-06 0.2119706 0.2460191 0.1716088 0.2081936 6 2 2018
## 53 2018-02-07 0.2403602 0.2747222 0.1988044 0.2371649 7 2 2018
## 54 2018-02-08 0.2277506 0.2657526 0.1858970 0.2211389 8 2 2018
## 55 2018-02-09 0.2117093 0.2479861 0.1712176 0.2058012 9 2 2018
## 56 2018-02-10 0.2263567 0.2620903 0.1832708 0.2229375 10 2 2018
## 57 2018-02-11 0.2594152 NA 0.2386782 0.2749679 11 2 2018
## 58 2018-02-12 0.2177703 NA 0.1980856 0.2325339 12 2 2018
## 59 2018-02-13 0.2526821 0.3420382 0.1811157 0.2170009 13 2 2018
## 60 2018-02-14 0.2187074 0.2685182 0.1701852 0.2052882 14 2 2018
## 61 2018-02-15 0.2141866 0.2565538 0.1676806 0.2066988 15 2 2018
## 62 2018-02-16 0.2078769 0.2455486 0.1646400 0.2026328 16 2 2018
## 63 2018-02-17 0.2023741 0.2391111 0.1590405 0.1981372 17 2 2018
## 64 2018-02-18 0.2103213 0.2463655 0.1647130 0.2084835 18 2 2018
## 65 2018-02-19 0.2066506 0.2421328 0.1613194 0.2051667 19 2 2018
## 66 2018-02-20 0.2011578 0.2357995 0.1573102 0.1994019 20 2 2018
## 67 2018-02-21 0.2304523 0.2652378 0.1867384 0.2284523 21 2 2018
## 68 2018-02-22 0.2259672 0.2614158 0.1850486 0.2212075 22 2 2018
## 69 2018-02-23 0.2114646 0.2466120 0.1711169 0.2065781 23 2 2018
## 70 2018-02-24 0.2029441 0.2381710 0.1622558 0.1982335 24 2 2018
## 71 2018-02-25 0.2018564 0.2393038 0.1585914 0.1968576 25 2 2018
## 72 2018-02-26 0.2042301 0.2415321 0.1595822 0.2004141 26 2 2018
## 73 2018-02-27 0.1995574 0.2352457 0.1563762 0.1962552 27 2 2018
## 74 2018-02-28 0.2057860 0.2428750 0.1602326 0.2028620 28 2 2018
## 75 2018-03-01 0.2489119 0.2840321 0.2047778 0.2468924 1 3 2018
## 76 2018-03-02 0.2292061 0.2686840 0.1862639 0.2219349 2 3 2018
## 77 2018-03-03 0.2128520 0.2514045 0.1705255 0.2060443 3 3 2018
## 78 2018-03-04 0.2033614 0.2409384 0.1614676 0.1972049 4 3 2018
## 79 2018-03-05 0.1965865 0.2332422 0.1551944 0.1909748 5 3 2018
## 80 2018-03-06 0.2052393 0.2435052 0.1590255 0.2016337 6 3 2018
## 81 2018-03-07 0.2119353 0.2464280 0.1661713 0.2117656 7 3 2018
## 82 2018-03-08 0.2067156 0.2389826 0.1597778 0.2096519 8 3 2018
## 83 2018-03-09 0.2004845 0.2327387 0.1543472 0.2028333 9 3 2018
## 84 2018-03-10 0.1957295 0.2281016 0.1500116 0.1976458 10 3 2018
## 85 2018-03-11 0.1919861 0.2243811 0.1463588 0.1938116 11 3 2018
## 86 2018-03-12 0.2025691 0.2368247 0.1501875 0.2075998 12 3 2018
## 87 2018-03-13 0.2017443 0.2339063 0.1517373 0.2070877 13 3 2018
## 88 2018-03-14 0.1974754 0.2298194 0.1485509 0.2018247 14 3 2018
## 89 2018-03-15 0.1936638 0.2264358 0.1453831 0.1971024 15 3 2018
## 90 2018-03-16 0.1900477 0.2228429 0.1423264 0.1930434 16 3 2018
## 91 2018-03-17 0.1877393 0.2206745 0.1395810 0.1909227 17 3 2018
## 92 2018-03-18 0.1905354 0.2259635 0.1386458 0.1940243 18 3 2018
## 93 2018-03-19 0.1901329 0.2256233 0.1380532 0.1937023 19 3 2018
## 94 2018-03-20 0.2072206 0.2431823 0.1490359 0.2148976 20 3 2018
## 95 2018-03-21 0.2128883 0.2453212 0.1578299 0.2217491 21 3 2018
## 96 2018-03-22 0.2075410 0.2405356 0.1544282 0.2143811 22 3 2018
## 97 2018-03-23 0.2024549 0.2355833 0.1507025 0.2081406 23 3 2018
## 98 2018-03-24 0.1993210 0.2326936 0.1475405 0.2047839 24 3 2018
## 99 2018-03-25 0.2166313 0.2498394 0.1597975 0.2260486 25 3 2018
## 100 2018-03-26 0.2121376 0.2440990 0.1599988 0.2192804 26 3 2018
## 101 2018-03-27 0.2056414 0.2378082 0.1552662 0.2112561 27 3 2018
## 102 2018-03-28 0.2002648 0.2323446 0.1511817 0.2049974 28 3 2018
## 103 2018-03-29 0.2006057 0.2330764 0.1502801 0.2058793 29 3 2018
## 104 2018-03-30 0.2255177 0.2530920 0.1760208 0.2350660 30 3 2018
## 105 2018-03-31 0.2150303 0.2447335 0.1675706 0.2209219 31 3 2018
## 106 2018-04-01 0.2069646 0.2373377 0.1602535 0.2116250 1 4 2018
## 107 2018-04-02 0.2005587 0.2311814 0.1541250 0.2047613 2 4 2018
## 108 2018-04-03 0.1953756 0.2262899 0.1490255 0.1992240 3 4 2018
## 109 2018-04-04 0.1962923 0.2295095 0.1461979 0.2006458 4 4 2018
## 110 2018-04-05 0.1934653 0.2269696 0.1437060 0.1972804 5 4 2018
## 111 2018-04-06 0.1907393 0.2251259 0.1406759 0.1939002 6 4 2018
## 112 2018-04-07 0.2162749 0.2500877 0.1606632 0.2241710 7 4 2018
## 113 2018-04-08 0.2142361 0.2459740 0.1637072 0.2203950 8 4 2018
## 114 2018-04-09 0.2083649 0.2414036 0.1575637 0.2134271 9 4 2018
## 115 2018-04-10 0.2035641 0.2366189 0.1536088 0.2079757 10 4 2018
## 116 2018-04-11 0.1985177 0.2312960 0.1493970 0.2025799 11 4 2018
## 117 2018-04-12 0.1938879 0.2266094 0.1450822 0.1977708 12 4 2018
## 118 2018-04-13 0.1897607 0.2225330 0.1410868 0.1934939 13 4 2018
## 119 2018-04-14 0.1861888 0.2190686 0.1376424 0.1897188 14 4 2018
## 120 2018-04-15 0.2267652 0.2573394 0.1796586 0.2315208 15 4 2018
## 121 2018-04-16 0.2352825 0.2709479 0.1876516 0.2353403 16 4 2018
## 122 2018-04-17 0.2187042 0.2539436 0.1719479 0.2185321 17 4 2018
## 123 2018-04-18 0.2088741 0.2433733 0.1627118 0.2089965 18 4 2018
## 124 2018-04-19 0.2016534 0.2354809 0.1558704 0.2021632 19 4 2018
## 125 2018-04-20 0.1961351 0.2297092 0.1502894 0.1969453 20 4 2018
## 126 2018-04-21 0.1915013 0.2250877 0.1454896 0.1924236 21 4 2018
## 127 2018-04-22 0.1883138 0.2221033 0.1417083 0.1894783 22 4 2018
## 128 2018-04-23 0.2570006 0.2928273 0.2113310 0.2554262 23 4 2018
## 129 2018-04-24 0.2662503 0.3156189 0.2124942 0.2571988 24 4 2018
## 130 2018-04-25 0.2356152 0.2778342 0.1868507 0.2299696 25 4 2018
## 131 2018-04-26 0.2246237 0.2655755 0.1754988 0.2205156 26 4 2018
## 132 2018-04-27 0.2251174 0.2625469 0.1765451 0.2241172 27 4 2018
## 133 2018-04-28 0.2142165 0.2513707 0.1661273 0.2131293 28 4 2018
## 134 2018-04-29 0.2061856 0.2437292 0.1575150 0.2051450 29 4 2018
## 135 2018-04-30 0.1998873 0.2375208 0.1509155 0.1989826 30 4 2018
## 136 2018-05-01 0.1946701 0.2322135 0.1456887 0.1938628 1 5 2018
## 137 2018-05-02 0.1905331 0.2286172 0.1412465 0.1894141 2 5 2018
## 138 2018-05-03 0.1862787 0.2238941 0.1374086 0.1853160 3 5 2018
## 139 2018-05-04 0.1821768 0.2190781 0.1339653 0.1814340 4 5 2018
## 140 2018-05-05 0.1787459 0.2156814 0.1309086 0.1776884 5 5 2018
## 141 2018-05-06 0.1771430 0.2143819 0.1283380 0.1765078 6 5 2018
## 142 2018-05-07 0.1816304 0.2184427 0.1335903 0.1808481 7 5 2018
## 143 2018-05-08 0.1969321 0.2361970 0.1438322 0.1974922 8 5 2018
## 144 2018-05-09 0.1949738 0.2357708 0.1394086 0.1958507 9 5 2018
## 145 2018-05-10 0.1898592 0.2300799 0.1351667 0.1906580 10 5 2018
## 146 2018-05-11 0.1844252 0.2234852 0.1313345 0.1851832 11 5 2018
## 147 2018-05-12 0.1788747 0.2176962 0.1274792 0.1785998 12 5 2018
## 148 2018-05-13 0.1733239 0.2124896 0.1235127 0.1715165 13 5 2018
## 149 2018-05-14 0.1679975 0.2079583 0.1197731 0.1642049 14 5 2018
## 150 2018-05-15 0.1646196 0.2067674 0.1166227 0.1584696 15 5 2018
## basinID hillID zoneID patchID rootzone.S rootzone.potential_sat
## 1 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 2 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 3 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 4 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 5 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 6 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 7 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 8 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 9 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 10 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 11 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 12 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 13 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 14 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 15 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 16 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 17 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 18 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 19 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 20 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 21 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 22 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 23 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 24 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 25 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 26 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 27 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 28 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 29 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 30 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 31 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 32 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 33 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 34 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 35 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 36 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 37 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 38 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 39 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 40 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 41 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 42 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 43 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 44 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 45 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 46 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 47 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 48 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 49 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 50 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 51 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 52 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 53 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 54 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 55 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 56 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 57 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 58 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 59 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 60 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 61 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 62 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 63 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 64 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 65 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 66 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 67 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 68 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 69 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 70 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 71 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 72 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 73 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 74 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 75 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 76 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 77 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 78 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 79 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 80 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 81 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 82 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 83 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 84 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 85 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 86 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 87 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 88 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 89 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 90 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 91 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 92 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 93 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 94 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 95 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 96 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 97 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 98 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 99 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 100 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 101 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 102 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 103 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 104 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 105 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 106 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 107 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 108 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 109 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 110 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 111 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 112 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 113 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 114 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 115 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 116 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 117 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 118 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 119 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 120 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 121 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 122 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 123 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 124 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 125 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 126 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 127 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 128 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 129 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 130 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 131 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 132 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 133 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 134 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 135 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 136 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 137 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 138 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 139 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 140 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 141 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 142 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 143 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 144 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 145 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 146 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 147 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 148 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 149 1 110 149478 149478 1 0.193276
## 150 1 110 149478 149478 1 0.193276
## rootzone.field_capacity rz_storage rootzonevwc
## 1 0 0 0.193276
## 2 0 0 0.193276
## 3 0 0 0.193276
## 4 0 0 0.193276
## 5 0 0 0.193276
## 6 0 0 0.193276
## 7 0 0 0.193276
## 8 0 0 0.193276
## 9 0 0 0.193276
## 10 0 0 0.193276
## 11 0 0 0.193276
## 12 0 0 0.193276
## 13 0 0 0.193276
## 14 0 0 0.193276
## 15 0 0 0.193276
## 16 0 0 0.193276
## 17 0 0 0.193276
## 18 0 0 0.193276
## 19 0 0 0.193276
## 20 0 0 0.193276
## 21 0 0 0.193276
## 22 0 0 0.193276
## 23 0 0 0.193276
## 24 0 0 0.193276
## 25 0 0 0.193276
## 26 0 0 0.193276
## 27 0 0 0.193276
## 28 0 0 0.193276
## 29 0 0 0.193276
## 30 0 0 0.193276
## 31 0 0 0.193276
## 32 0 0 0.193276
## 33 0 0 0.193276
## 34 0 0 0.193276
## 35 0 0 0.193276
## 36 0 0 0.193276
## 37 0 0 0.193276
## 38 0 0 0.193276
## 39 0 0 0.193276
## 40 0 0 0.193276
## 41 0 0 0.193276
## 42 0 0 0.193276
## 43 0 0 0.193276
## 44 0 0 0.193276
## 45 0 0 0.193276
## 46 0 0 0.193276
## 47 0 0 0.193276
## 48 0 0 0.193276
## 49 0 0 0.193276
## 50 0 0 0.193276
## 51 0 0 0.193276
## 52 0 0 0.193276
## 53 0 0 0.193276
## 54 0 0 0.193276
## 55 0 0 0.193276
## 56 0 0 0.193276
## 57 0 0 0.193276
## 58 0 0 0.193276
## 59 0 0 0.193276
## 60 0 0 0.193276
## 61 0 0 0.193276
## 62 0 0 0.193276
## 63 0 0 0.193276
## 64 0 0 0.193276
## 65 0 0 0.193276
## 66 0 0 0.193276
## 67 0 0 0.193276
## 68 0 0 0.193276
## 69 0 0 0.193276
## 70 0 0 0.193276
## 71 0 0 0.193276
## 72 0 0 0.193276
## 73 0 0 0.193276
## 74 0 0 0.193276
## 75 0 0 0.193276
## 76 0 0 0.193276
## 77 0 0 0.193276
## 78 0 0 0.193276
## 79 0 0 0.193276
## 80 0 0 0.193276
## 81 0 0 0.193276
## 82 0 0 0.193276
## 83 0 0 0.193276
## 84 0 0 0.193276
## 85 0 0 0.193276
## 86 0 0 0.193276
## 87 0 0 0.193276
## 88 0 0 0.193276
## 89 0 0 0.193276
## 90 0 0 0.193276
## 91 0 0 0.193276
## 92 0 0 0.193276
## 93 0 0 0.193276
## 94 0 0 0.193276
## 95 0 0 0.193276
## 96 0 0 0.193276
## 97 0 0 0.193276
## 98 0 0 0.193276
## 99 0 0 0.193276
## 100 0 0 0.193276
## 101 0 0 0.193276
## 102 0 0 0.193276
## 103 0 0 0.193276
## 104 0 0 0.193276
## 105 0 0 0.193276
## 106 0 0 0.193276
## 107 0 0 0.193276
## 108 0 0 0.193276
## 109 0 0 0.193276
## 110 0 0 0.193276
## 111 0 0 0.193276
## 112 0 0 0.193276
## 113 0 0 0.193276
## 114 0 0 0.193276
## 115 0 0 0.193276
## 116 0 0 0.193276
## 117 0 0 0.193276
## 118 0 0 0.193276
## 119 0 0 0.193276
## 120 0 0 0.193276
## 121 0 0 0.193276
## 122 0 0 0.193276
## 123 0 0 0.193276
## 124 0 0 0.193276
## 125 0 0 0.193276
## 126 0 0 0.193276
## 127 0 0 0.193276
## 128 0 0 0.193276
## 129 0 0 0.193276
## 130 0 0 0.193276
## 131 0 0 0.193276
## 132 0 0 0.193276
## 133 0 0 0.193276
## 134 0 0 0.193276
## 135 0 0 0.193276
## 136 0 0 0.193276
## 137 0 0 0.193276
## 138 0 0 0.193276
## 139 0 0 0.193276
## 140 0 0 0.193276
## 141 0 0 0.193276
## 142 0 0 0.193276
## 143 0 0 0.193276
## 144 0 0 0.193276
## 145 0 0 0.193276
## 146 0 0 0.193276
## 147 0 0 0.193276
## 148 0 0 0.193276
## 149 0 0 0.193276
## 150 0 0 0.193276merge all 3 sites
setwd(system.file("extdata/", package = "RHESSysIOinR"))
threesitevalidation1<- data.frame(cbind(site1=as.numeric(validationsmKGElistsite1),site2=as.numeric(validationsmKGElistsite2),site3=as.numeric(validationsmKGElistsite3)))
threesitevalidation<-threesitevalidation1
threesitevalidation$allsites<- rowMeans(threesitevalidation1,na.rm=FALSE)
threesitevalidation## site1 site2 site3 allsites
## 1 0.46001284 0.46207232 -0.61731666 0.10158950
## 2 -0.18687184 -0.05288465 NA NA
## 3 0.14011585 0.14716157 -0.11852162 0.05625193
## 4 0.01728628 0.02556980 -0.08646876 -0.01453756
## 5 -0.71484497 -0.46345791 -0.60161200 -0.59330496
## 6 -0.71869821 -0.49414566 -0.23811692 -0.48365360boxplot(threesitevalidation1, main = "Boxplot of Patch Specific Soil Moisture KGE - Static")
boxplot(threesitevalidation, main = "Boxplot of Patch Specific Soil Moisture KGE - Static")
plot(validationsmKGElistsite1,validationsmKGElistsite3)
write.csv(threesitevalidation,'threesitevalidationstatic.csv')SSURGO
run model 20 times for patch 1 - only for validation time series
input_rhessys = IOin_rhessys_input(
version = rh_path,
tec_file = "tecfiles/tec_daily",
world_file = "CWWS32ssurgo.world.Y2018M11D1H1.state.Y2018M11D1H1.state",
world_hdr_prefix = "CWWS32ssurgo",
flowtable = "CWWS32ssurgo.flow",
start = "2015 11 1 1",
end = "2018 11 1 1",
output_folder = "out",
output_prefix = "cwws32valssurgo",
commandline_options = c(""))
input_tec_data = IOin_tec_std(start = "2017 11 1 1",
end = "2018 11 1 1",
output_state = FALSE)
input_hdr = IOin_hdr(
basin = "defs/basin.def",
hillslope = "defs/hillslope.def",
zone = "defs/zone.def",
soil = c("defs/soil_clay.def","defs/soil_clayloam.def","defs/soil_loam.def","defs/soil_loamysand.def","defs/soil_rock.def","defs/soil_sand.def","defs/soil_sandyclay.def","defs/soil_sandyclayloam.def","defs/soil_sandyloam.def","defs/soil_silt.def","defs/soil_siltyclay.def","defs/soil_siltyclayloam.def","defs/soil_siltyloam.def","defs/soil_water.def", "defs/soil_shallowloam.def", "defs/soil_shallowsandyclayloam.def", "defs/soil_shallowsandyloam.def"),
landuse = "defs/lu_undev.def",
stratum = c("defs/veg_deciduous/veg_deciduous.def","defs/veg_evergreen/veg_evergreen.def","defs/veg_deciduous_BES.def","defs/veg_eucalypt.def","defs/veg_grass.def","defs/veg_lawn_2cm.def","defs/veg_lawn_5cm.def","defs/veg_lawn_10cm.def","defs/veg_nonveg.def"),
basestations = "clim/cwtws32local.base")run SSURGO
n.cores <- parallel::detectCores() - 4
my.cluster <- parallel::makeCluster(
n.cores,
type = "PSOCK"
)
doParallel::registerDoParallel(cl = my.cluster)
start_time = Sys.time()
foreach(i = 1:validationruns, .packages = 'RHESSysIOinR') %dopar% {
stdpars<- IOin_cmd_pars(m = topssurgo[i,]$m,
k = topssurgo[i,]$k,
soil_dep= topssurgo[i,]$soil_dep,
m_v = topssurgo[i,]$m_v,
k_v = topssurgo[i,]$k_v,
gw1 = topssurgo[i,]$gw1,
gw2 = topssurgo[i,]$gw2,
pa = topssurgo[i,]$pa,
po = topssurgo[i,]$po,
vgseng1 = topssurgo[i,]$vgseng1,
vgseng2 = topssurgo[i,]$vgseng2,
vgseng3 = topssurgo[i,]$vgseng3)
run_rhessys_single(input_rhessys = input_rhessys,
hdr_files = input_hdr,
tec_data = input_tec_data,
cmd_pars = stdpars,
output_filter = c(patchfilterpatch1,patchfilterpatch2,patchfilterpatch3),
runID = i)
} ## [[1]]
## NULL
##
## [[2]]
## NULL
##
## [[3]]
## NULL
##
## [[4]]
## NULL
##
## [[5]]
## NULL
##
## [[6]]
## NULL end_time = Sys.time()
end_time - start_time## Time difference of 3.285948 minsread 20 runs, create table and append to table for site 1
setwd(system.file("extdata/", package = "RHESSysIOinR"))
getwd()## [1] "C:/Users/Carlos/Documents/R/win-library/4.0/RHESSysIOinR/extdata"# Read in RHESSys Validation runs
for(i in 1:validationruns) {
temp_dataset<- read.csv(paste0("outputfilter/valws32patch1_",i,".csv"))
temp_dataset$date<- as.Date(paste(temp_dataset$year, temp_dataset$month, temp_dataset$day, sep = "-"), format = "%Y-%m-%d")
temp_dataset$rootzonevwc<- temp_dataset$rootzone.S*temp_dataset$rootzone.potential_sat
assign(paste0("cwws32valssurgo_run",i),temp_dataset)
}
##merge calibration runs with observed so dates match up, instead of subsetting
for(i in 1:validationruns) { assign(paste0("valmergesm",i), merge(obsws32smvalclean,eval(parse(text = paste0("cwws32valssurgo_run",i))), by.x = "Date", by.y="date", all = FALSE))
assign(paste0("valsubsetsm",i),eval(parse(text = paste0("valmergesm",i)))[eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$date"))) >= Valdates[1] & eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$date"))) <= Valdates[2], ])}
valmergesm1## Date mergedsoilmoisture Site3 Site2 Site1 day month year
## 1 2017-12-17 0.1812803 0.2184210 0.1298160 0.1827378 17 12 2017
## 2 2017-12-18 0.1813529 0.2184097 0.1318113 0.1814523 18 12 2017
## 3 2017-12-19 0.1786329 0.2147977 0.1310752 0.1781363 19 12 2017
## 4 2017-12-20 0.2045600 0.2352214 0.1611586 0.2064497 20 12 2017
## 5 2017-12-21 0.2121985 0.2435130 0.1689051 0.2133542 21 12 2017
## 6 2017-12-22 0.2034018 0.2369948 0.1599421 0.2024036 22 12 2017
## 7 2017-12-23 0.2159135 0.2474115 0.1737037 0.2160729 23 12 2017
## 8 2017-12-24 0.2180366 0.2508741 0.1779583 0.2152578 24 12 2017
## 9 2017-12-25 0.2051297 0.2392457 0.1649375 0.2011580 25 12 2017
## 10 2017-12-26 0.1967778 0.2311780 0.1564815 0.1925998 26 12 2017
## 11 2017-12-27 0.1907229 0.2253247 0.1504178 0.1863498 27 12 2017
## 12 2017-12-28 0.1860186 0.2206840 0.1457465 0.1815573 28 12 2017
## 13 2017-12-29 0.1822263 0.2169158 0.1421042 0.1776285 29 12 2017
## 14 2017-12-30 0.1789890 0.2136771 0.1389468 0.1743325 30 12 2017
## 15 2017-12-31 0.1760297 0.2104852 0.1361690 0.1714696 31 12 2017
## 16 2018-01-01 0.1730221 0.2068863 0.1335336 0.1687743 1 1 2018
## 17 2018-01-02 0.1699094 0.2026606 0.1310185 0.1663264 2 1 2018
## 18 2018-01-03 0.1674965 0.1998021 0.1287234 0.1642708 3 1 2018
## 19 2018-01-04 0.1650735 0.1969184 0.1264468 0.1621988 4 1 2018
## 20 2018-01-05 0.1623993 0.1935668 0.1236840 0.1602682 5 1 2018
## 21 2018-01-06 0.1599766 0.1904905 0.1211806 0.1585599 6 1 2018
## 22 2018-01-07 0.1576960 0.1877726 0.1186574 0.1568984 7 1 2018
## 23 2018-01-08 0.1568914 0.1872422 0.1174618 0.1561128 8 1 2018
## 24 2018-01-09 0.1574485 0.1894384 0.1169259 0.1558507 9 1 2018
## 25 2018-01-10 0.1592184 0.1939688 0.1176424 0.1556502 10 1 2018
## 26 2018-01-11 0.2106263 0.2476406 0.1661053 0.2070026 11 1 2018
## 27 2018-01-12 0.2585713 0.3023993 0.2126192 0.2492075 12 1 2018
## 28 2018-01-13 0.2298163 0.2697049 0.1885231 0.2208976 13 1 2018
## 29 2018-01-14 0.2101749 0.2461050 0.1714329 0.2033012 14 1 2018
## 30 2018-01-15 0.2000193 0.2340321 0.1618090 0.1946641 15 1 2018
## 31 2018-01-16 0.1934378 0.2271962 0.1552234 0.1883403 16 1 2018
## 32 2018-01-17 0.1884672 0.2222873 0.1504387 0.1831684 17 1 2018
## 33 2018-01-18 0.1847465 0.2177543 0.1464155 0.1804870 18 1 2018
## 34 2018-01-19 0.1827311 0.2160347 0.1430255 0.1792066 19 1 2018
## 35 2018-01-20 0.1806938 0.2148377 0.1400914 0.1770017 20 1 2018
## 36 2018-01-21 0.1788930 0.2141354 0.1381655 0.1741962 21 1 2018
## 37 2018-01-22 0.1816379 0.2176727 0.1396944 0.1770608 22 1 2018
## 38 2018-01-23 0.2099719 0.2426632 0.1698900 0.2073420 23 1 2018
## 39 2018-01-24 0.2042055 0.2377882 0.1643600 0.2005069 24 1 2018
## 40 2018-01-25 0.1978362 0.2319010 0.1582002 0.1934983 25 1 2018
## 41 2018-01-26 0.1925960 0.2267535 0.1530544 0.1880946 26 1 2018
## 42 2018-01-27 0.1913684 0.2261970 0.1498113 0.1877075 27 1 2018
## 43 2018-01-28 0.2227986 0.2548967 0.1778299 0.2244271 28 1 2018
## 44 2018-01-29 0.2251622 0.2590182 0.1841771 0.2220451 29 1 2018
## 45 2018-01-30 0.2114195 0.2458255 0.1703889 0.2077865 30 1 2018
## 46 2018-01-31 0.2024122 0.2366563 0.1618900 0.1985599 31 1 2018
## 47 2018-02-01 0.1966335 0.2307604 0.1560451 0.1929479 1 2 2018
## 48 2018-02-02 0.1958087 0.2303811 0.1535116 0.1929592 2 2 2018
## 49 2018-02-03 0.1918223 0.2255894 0.1503773 0.1891389 3 2 2018
## 50 2018-02-04 0.2215597 0.2586415 0.1716586 0.2219036 4 2 2018
## 51 2018-02-05 0.2242181 0.2588863 0.1816354 0.2214870 5 2 2018
## 52 2018-02-06 0.2119706 0.2460191 0.1716088 0.2081936 6 2 2018
## 53 2018-02-07 0.2403602 0.2747222 0.1988044 0.2371649 7 2 2018
## 54 2018-02-08 0.2277506 0.2657526 0.1858970 0.2211389 8 2 2018
## 55 2018-02-09 0.2117093 0.2479861 0.1712176 0.2058012 9 2 2018
## 56 2018-02-10 0.2263567 0.2620903 0.1832708 0.2229375 10 2 2018
## 57 2018-02-11 0.2594152 NA 0.2386782 0.2749679 11 2 2018
## 58 2018-02-12 0.2177703 NA 0.1980856 0.2325339 12 2 2018
## 59 2018-02-13 0.2526821 0.3420382 0.1811157 0.2170009 13 2 2018
## 60 2018-02-14 0.2187074 0.2685182 0.1701852 0.2052882 14 2 2018
## 61 2018-02-15 0.2141866 0.2565538 0.1676806 0.2066988 15 2 2018
## 62 2018-02-16 0.2078769 0.2455486 0.1646400 0.2026328 16 2 2018
## 63 2018-02-17 0.2023741 0.2391111 0.1590405 0.1981372 17 2 2018
## 64 2018-02-18 0.2103213 0.2463655 0.1647130 0.2084835 18 2 2018
## 65 2018-02-19 0.2066506 0.2421328 0.1613194 0.2051667 19 2 2018
## 66 2018-02-20 0.2011578 0.2357995 0.1573102 0.1994019 20 2 2018
## 67 2018-02-21 0.2304523 0.2652378 0.1867384 0.2284523 21 2 2018
## 68 2018-02-22 0.2259672 0.2614158 0.1850486 0.2212075 22 2 2018
## 69 2018-02-23 0.2114646 0.2466120 0.1711169 0.2065781 23 2 2018
## 70 2018-02-24 0.2029441 0.2381710 0.1622558 0.1982335 24 2 2018
## 71 2018-02-25 0.2018564 0.2393038 0.1585914 0.1968576 25 2 2018
## 72 2018-02-26 0.2042301 0.2415321 0.1595822 0.2004141 26 2 2018
## 73 2018-02-27 0.1995574 0.2352457 0.1563762 0.1962552 27 2 2018
## 74 2018-02-28 0.2057860 0.2428750 0.1602326 0.2028620 28 2 2018
## 75 2018-03-01 0.2489119 0.2840321 0.2047778 0.2468924 1 3 2018
## 76 2018-03-02 0.2292061 0.2686840 0.1862639 0.2219349 2 3 2018
## 77 2018-03-03 0.2128520 0.2514045 0.1705255 0.2060443 3 3 2018
## 78 2018-03-04 0.2033614 0.2409384 0.1614676 0.1972049 4 3 2018
## 79 2018-03-05 0.1965865 0.2332422 0.1551944 0.1909748 5 3 2018
## 80 2018-03-06 0.2052393 0.2435052 0.1590255 0.2016337 6 3 2018
## 81 2018-03-07 0.2119353 0.2464280 0.1661713 0.2117656 7 3 2018
## 82 2018-03-08 0.2067156 0.2389826 0.1597778 0.2096519 8 3 2018
## 83 2018-03-09 0.2004845 0.2327387 0.1543472 0.2028333 9 3 2018
## 84 2018-03-10 0.1957295 0.2281016 0.1500116 0.1976458 10 3 2018
## 85 2018-03-11 0.1919861 0.2243811 0.1463588 0.1938116 11 3 2018
## 86 2018-03-12 0.2025691 0.2368247 0.1501875 0.2075998 12 3 2018
## 87 2018-03-13 0.2017443 0.2339063 0.1517373 0.2070877 13 3 2018
## 88 2018-03-14 0.1974754 0.2298194 0.1485509 0.2018247 14 3 2018
## 89 2018-03-15 0.1936638 0.2264358 0.1453831 0.1971024 15 3 2018
## 90 2018-03-16 0.1900477 0.2228429 0.1423264 0.1930434 16 3 2018
## 91 2018-03-17 0.1877393 0.2206745 0.1395810 0.1909227 17 3 2018
## 92 2018-03-18 0.1905354 0.2259635 0.1386458 0.1940243 18 3 2018
## 93 2018-03-19 0.1901329 0.2256233 0.1380532 0.1937023 19 3 2018
## 94 2018-03-20 0.2072206 0.2431823 0.1490359 0.2148976 20 3 2018
## 95 2018-03-21 0.2128883 0.2453212 0.1578299 0.2217491 21 3 2018
## 96 2018-03-22 0.2075410 0.2405356 0.1544282 0.2143811 22 3 2018
## 97 2018-03-23 0.2024549 0.2355833 0.1507025 0.2081406 23 3 2018
## 98 2018-03-24 0.1993210 0.2326936 0.1475405 0.2047839 24 3 2018
## 99 2018-03-25 0.2166313 0.2498394 0.1597975 0.2260486 25 3 2018
## 100 2018-03-26 0.2121376 0.2440990 0.1599988 0.2192804 26 3 2018
## 101 2018-03-27 0.2056414 0.2378082 0.1552662 0.2112561 27 3 2018
## 102 2018-03-28 0.2002648 0.2323446 0.1511817 0.2049974 28 3 2018
## 103 2018-03-29 0.2006057 0.2330764 0.1502801 0.2058793 29 3 2018
## 104 2018-03-30 0.2255177 0.2530920 0.1760208 0.2350660 30 3 2018
## 105 2018-03-31 0.2150303 0.2447335 0.1675706 0.2209219 31 3 2018
## 106 2018-04-01 0.2069646 0.2373377 0.1602535 0.2116250 1 4 2018
## 107 2018-04-02 0.2005587 0.2311814 0.1541250 0.2047613 2 4 2018
## 108 2018-04-03 0.1953756 0.2262899 0.1490255 0.1992240 3 4 2018
## 109 2018-04-04 0.1962923 0.2295095 0.1461979 0.2006458 4 4 2018
## 110 2018-04-05 0.1934653 0.2269696 0.1437060 0.1972804 5 4 2018
## 111 2018-04-06 0.1907393 0.2251259 0.1406759 0.1939002 6 4 2018
## 112 2018-04-07 0.2162749 0.2500877 0.1606632 0.2241710 7 4 2018
## 113 2018-04-08 0.2142361 0.2459740 0.1637072 0.2203950 8 4 2018
## 114 2018-04-09 0.2083649 0.2414036 0.1575637 0.2134271 9 4 2018
## 115 2018-04-10 0.2035641 0.2366189 0.1536088 0.2079757 10 4 2018
## 116 2018-04-11 0.1985177 0.2312960 0.1493970 0.2025799 11 4 2018
## 117 2018-04-12 0.1938879 0.2266094 0.1450822 0.1977708 12 4 2018
## 118 2018-04-13 0.1897607 0.2225330 0.1410868 0.1934939 13 4 2018
## 119 2018-04-14 0.1861888 0.2190686 0.1376424 0.1897188 14 4 2018
## 120 2018-04-15 0.2267652 0.2573394 0.1796586 0.2315208 15 4 2018
## 121 2018-04-16 0.2352825 0.2709479 0.1876516 0.2353403 16 4 2018
## 122 2018-04-17 0.2187042 0.2539436 0.1719479 0.2185321 17 4 2018
## 123 2018-04-18 0.2088741 0.2433733 0.1627118 0.2089965 18 4 2018
## 124 2018-04-19 0.2016534 0.2354809 0.1558704 0.2021632 19 4 2018
## 125 2018-04-20 0.1961351 0.2297092 0.1502894 0.1969453 20 4 2018
## 126 2018-04-21 0.1915013 0.2250877 0.1454896 0.1924236 21 4 2018
## 127 2018-04-22 0.1883138 0.2221033 0.1417083 0.1894783 22 4 2018
## 128 2018-04-23 0.2570006 0.2928273 0.2113310 0.2554262 23 4 2018
## 129 2018-04-24 0.2662503 0.3156189 0.2124942 0.2571988 24 4 2018
## 130 2018-04-25 0.2356152 0.2778342 0.1868507 0.2299696 25 4 2018
## 131 2018-04-26 0.2246237 0.2655755 0.1754988 0.2205156 26 4 2018
## 132 2018-04-27 0.2251174 0.2625469 0.1765451 0.2241172 27 4 2018
## 133 2018-04-28 0.2142165 0.2513707 0.1661273 0.2131293 28 4 2018
## 134 2018-04-29 0.2061856 0.2437292 0.1575150 0.2051450 29 4 2018
## 135 2018-04-30 0.1998873 0.2375208 0.1509155 0.1989826 30 4 2018
## 136 2018-05-01 0.1946701 0.2322135 0.1456887 0.1938628 1 5 2018
## 137 2018-05-02 0.1905331 0.2286172 0.1412465 0.1894141 2 5 2018
## 138 2018-05-03 0.1862787 0.2238941 0.1374086 0.1853160 3 5 2018
## 139 2018-05-04 0.1821768 0.2190781 0.1339653 0.1814340 4 5 2018
## 140 2018-05-05 0.1787459 0.2156814 0.1309086 0.1776884 5 5 2018
## 141 2018-05-06 0.1771430 0.2143819 0.1283380 0.1765078 6 5 2018
## 142 2018-05-07 0.1816304 0.2184427 0.1335903 0.1808481 7 5 2018
## 143 2018-05-08 0.1969321 0.2361970 0.1438322 0.1974922 8 5 2018
## 144 2018-05-09 0.1949738 0.2357708 0.1394086 0.1958507 9 5 2018
## 145 2018-05-10 0.1898592 0.2300799 0.1351667 0.1906580 10 5 2018
## 146 2018-05-11 0.1844252 0.2234852 0.1313345 0.1851832 11 5 2018
## 147 2018-05-12 0.1788747 0.2176962 0.1274792 0.1785998 12 5 2018
## 148 2018-05-13 0.1733239 0.2124896 0.1235127 0.1715165 13 5 2018
## 149 2018-05-14 0.1679975 0.2079583 0.1197731 0.1642049 14 5 2018
## 150 2018-05-15 0.1646196 0.2067674 0.1166227 0.1584696 15 5 2018
## basinID hillID zoneID patchID rootzone.S rootzone.potential_sat
## 1 1 112 136557 136557 0.292923 0.0454
## 2 1 112 136557 136557 0.295303 0.0454
## 3 1 112 136557 136557 0.143380 0.0454
## 4 1 112 136557 136557 0.259786 0.0454
## 5 1 112 136557 136557 0.166394 0.0454
## 6 1 112 136557 136557 0.268341 0.0454
## 7 1 112 136557 136557 0.259786 0.0454
## 8 1 112 136557 136557 0.166456 0.0454
## 9 1 112 136557 136557 0.147950 0.0454
## 10 1 112 136557 136557 0.136177 0.0454
## 11 1 112 136557 136557 0.127720 0.0454
## 12 1 112 136557 136557 0.121240 0.0454
## 13 1 112 136557 136557 0.121240 0.0454
## 14 1 112 136557 136557 0.121240 0.0454
## 15 1 112 136557 136557 0.121240 0.0454
## 16 1 112 136557 136557 0.121240 0.0454
## 17 1 112 136557 136557 0.121240 0.0454
## 18 1 112 136557 136557 0.121240 0.0454
## 19 1 112 136557 136557 0.121240 0.0454
## 20 1 112 136557 136557 0.121240 0.0454
## 21 1 112 136557 136557 0.121240 0.0454
## 22 1 112 136557 136557 0.121240 0.0454
## 23 1 112 136557 136557 0.142897 0.0454
## 24 1 112 136557 136557 0.132587 0.0454
## 25 1 112 136557 136557 0.189133 0.0454
## 26 1 112 136557 136557 0.259786 0.0454
## 27 1 112 136557 136557 0.259786 0.0454
## 28 1 112 136557 136557 0.166793 0.0454
## 29 1 112 136557 136557 0.148130 0.0454
## 30 1 112 136557 136557 0.136261 0.0454
## 31 1 112 136557 136557 0.148623 0.0454
## 32 1 112 136557 136557 0.136603 0.0454
## 33 1 112 136557 136557 0.127996 0.0454
## 34 1 112 136557 136557 0.121413 0.0454
## 35 1 112 136557 136557 0.121413 0.0454
## 36 1 112 136557 136557 0.121413 0.0454
## 37 1 112 136557 136557 0.259786 0.0454
## 38 1 112 136557 136557 0.266274 0.0454
## 39 1 112 136557 136557 0.162748 0.0454
## 40 1 112 136557 136557 0.145736 0.0454
## 41 1 112 136557 136557 0.134606 0.0454
## 42 1 112 136557 136557 0.327129 0.0454
## 43 1 112 136557 136557 0.259786 0.0454
## 44 1 112 136557 136557 0.166690 0.0454
## 45 1 112 136557 136557 0.148075 0.0454
## 46 1 112 136557 136557 0.136234 0.0454
## 47 1 112 136557 136557 0.192703 0.0454
## 48 1 112 136557 136557 0.160876 0.0454
## 49 1 112 136557 136557 0.144595 0.0454
## 50 1 112 136557 136557 0.259786 0.0454
## 51 1 112 136557 136557 0.166652 0.0454
## 52 1 112 136557 136557 0.201364 0.0454
## 53 1 112 136557 136557 0.259786 0.0454
## 54 1 112 136557 136557 0.166611 0.0454
## 55 1 112 136557 136557 0.148034 0.0454
## 56 1 112 136557 136557 0.259786 0.0454
## 57 1 112 136557 136557 0.259786 0.0454
## 58 1 112 136557 136557 0.259786 0.0454
## 59 1 112 136557 136557 0.306697 0.0454
## 60 1 112 136557 136557 0.130782 0.0454
## 61 1 112 136557 136557 0.271594 0.0454
## 62 1 112 136557 136557 0.158868 0.0454
## 63 1 112 136557 136557 0.327926 0.0454
## 64 1 112 136557 136557 0.330366 0.0454
## 65 1 112 136557 136557 0.325809 0.0454
## 66 1 112 136557 136557 0.330089 0.0454
## 67 1 112 136557 136557 0.259786 0.0454
## 68 1 112 136557 136557 0.165218 0.0454
## 69 1 112 136557 136557 0.147441 0.0454
## 70 1 112 136557 136557 0.151693 0.0454
## 71 1 112 136557 136557 0.315974 0.0454
## 72 1 112 136557 136557 0.330864 0.0454
## 73 1 112 136557 136557 0.095212 0.0454
## 74 1 112 136557 136557 0.259786 0.0454
## 75 1 112 136557 136557 0.259786 0.0454
## 76 1 112 136557 136557 0.165073 0.0454
## 77 1 112 136557 136557 0.147393 0.0454
## 78 1 112 136557 136557 0.136195 0.0454
## 79 1 112 136557 136557 0.128213 0.0454
## 80 1 112 136557 136557 0.259786 0.0454
## 81 1 112 136557 136557 0.278129 0.0454
## 82 1 112 136557 136557 0.154427 0.0454
## 83 1 112 136557 136557 0.140862 0.0454
## 84 1 112 136557 136557 0.131598 0.0454
## 85 1 112 136557 136557 0.183715 0.0454
## 86 1 112 136557 136557 0.329740 0.0454
## 87 1 112 136557 136557 0.302740 0.0454
## 88 1 112 136557 136557 0.287090 0.0454
## 89 1 112 136557 136557 0.269889 0.0454
## 90 1 112 136557 136557 0.259786 0.0454
## 91 1 112 136557 136557 0.315208 0.0454
## 92 1 112 136557 136557 0.290739 0.0454
## 93 1 112 136557 136557 0.259786 0.0454
## 94 1 112 136557 136557 0.310242 0.0454
## 95 1 112 136557 136557 0.303340 0.0454
## 96 1 112 136557 136557 0.285322 0.0454
## 97 1 112 136557 136557 0.269920 0.0454
## 98 1 112 136557 136557 0.259786 0.0454
## 99 1 112 136557 136557 0.331067 0.0454
## 100 1 112 136557 136557 0.303834 0.0454
## 101 1 112 136557 136557 0.285930 0.0454
## 102 1 112 136557 136557 0.269469 0.0454
## 103 1 112 136557 136557 0.259786 0.0454
## 104 1 112 136557 136557 0.251576 0.0454
## 105 1 112 136557 136557 0.242482 0.0454
## 106 1 112 136557 136557 0.232202 0.0454
## 107 1 112 136557 136557 0.222297 0.0454
## 108 1 112 136557 136557 0.214725 0.0454
## 109 1 112 136557 136557 0.305482 0.0454
## 110 1 112 136557 136557 0.282715 0.0454
## 111 1 112 136557 136557 0.324066 0.0454
## 112 1 112 136557 136557 0.259786 0.0454
## 113 1 112 136557 136557 0.252431 0.0454
## 114 1 112 136557 136557 0.294150 0.0454
## 115 1 112 136557 136557 0.276877 0.0454
## 116 1 112 136557 136557 0.261387 0.0454
## 117 1 112 136557 136557 0.249199 0.0454
## 118 1 112 136557 136557 0.240461 0.0454
## 119 1 112 136557 136557 0.234087 0.0454
## 120 1 112 136557 136557 0.259786 0.0454
## 121 1 112 136557 136557 0.257491 0.0454
## 122 1 112 136557 136557 0.243240 0.0454
## 123 1 112 136557 136557 0.228571 0.0454
## 124 1 112 136557 136557 0.218455 0.0454
## 125 1 112 136557 136557 0.205091 0.0454
## 126 1 112 136557 136557 0.196255 0.0454
## 127 1 112 136557 136557 0.283423 0.0454
## 128 1 112 136557 136557 0.259786 0.0454
## 129 1 112 136557 136557 0.259786 0.0454
## 130 1 112 136557 136557 0.253830 0.0454
## 131 1 112 136557 136557 0.259786 0.0454
## 132 1 112 136557 136557 0.249602 0.0454
## 133 1 112 136557 136557 0.238959 0.0454
## 134 1 112 136557 136557 0.228870 0.0454
## 135 1 112 136557 136557 0.215790 0.0454
## 136 1 112 136557 136557 0.202045 0.0454
## 137 1 112 136557 136557 0.190347 0.0454
## 138 1 112 136557 136557 0.177810 0.0454
## 139 1 112 136557 136557 0.164356 0.0454
## 140 1 112 136557 136557 0.157909 0.0454
## 141 1 112 136557 136557 0.201255 0.0454
## 142 1 112 136557 136557 0.259786 0.0454
## 143 1 112 136557 136557 0.322794 0.0454
## 144 1 112 136557 136557 0.307310 0.0454
## 145 1 112 136557 136557 0.301399 0.0454
## 146 1 112 136557 136557 0.278798 0.0454
## 147 1 112 136557 136557 0.260063 0.0454
## 148 1 112 136557 136557 0.247165 0.0454
## 149 1 112 136557 136557 0.234846 0.0454
## 150 1 112 136557 136557 0.296677 0.0454
## rootzone.field_capacity rz_storage rootzonevwc
## 1 0.011794 0.013299 0.013298704
## 2 0.011794 0.013407 0.013406756
## 3 0.011794 0.006509 0.006509452
## 4 0.011794 0.011794 0.011794284
## 5 0.011794 0.007554 0.007554288
## 6 0.011794 0.012183 0.012182681
## 7 0.011794 0.011794 0.011794284
## 8 0.011794 0.007557 0.007557102
## 9 0.011794 0.006717 0.006716930
## 10 0.011794 0.006182 0.006182436
## 11 0.011794 0.005798 0.005798488
## 12 0.011794 0.005504 0.005504296
## 13 0.011794 0.005504 0.005504296
## 14 0.011794 0.005504 0.005504296
## 15 0.011794 0.005504 0.005504296
## 16 0.011794 0.005504 0.005504296
## 17 0.011794 0.005504 0.005504296
## 18 0.011794 0.005504 0.005504296
## 19 0.011794 0.005504 0.005504296
## 20 0.011794 0.005504 0.005504296
## 21 0.011794 0.005504 0.005504296
## 22 0.011794 0.005504 0.005504296
## 23 0.011794 0.006488 0.006487524
## 24 0.011794 0.006019 0.006019450
## 25 0.011794 0.008587 0.008586638
## 26 0.011794 0.011794 0.011794284
## 27 0.011794 0.011794 0.011794284
## 28 0.011794 0.007572 0.007572402
## 29 0.011794 0.006725 0.006725102
## 30 0.011794 0.006186 0.006186249
## 31 0.011794 0.006747 0.006747484
## 32 0.011794 0.006202 0.006201776
## 33 0.011794 0.005811 0.005811018
## 34 0.011794 0.005512 0.005512150
## 35 0.011794 0.005512 0.005512150
## 36 0.011794 0.005512 0.005512150
## 37 0.011794 0.011794 0.011794284
## 38 0.011794 0.012089 0.012088840
## 39 0.011794 0.007389 0.007388759
## 40 0.011794 0.006616 0.006616414
## 41 0.011794 0.006111 0.006111112
## 42 0.011794 0.014852 0.014851657
## 43 0.011794 0.011794 0.011794284
## 44 0.011794 0.007568 0.007567726
## 45 0.011794 0.006723 0.006722605
## 46 0.011794 0.006185 0.006185024
## 47 0.011794 0.008749 0.008748716
## 48 0.011794 0.007304 0.007303770
## 49 0.011794 0.006565 0.006564613
## 50 0.011794 0.011794 0.011794284
## 51 0.011794 0.007566 0.007566001
## 52 0.011794 0.009142 0.009141926
## 53 0.011794 0.011794 0.011794284
## 54 0.011794 0.007564 0.007564139
## 55 0.011794 0.006721 0.006720744
## 56 0.011794 0.011794 0.011794284
## 57 0.011794 0.011794 0.011794284
## 58 0.011794 0.011794 0.011794284
## 59 0.011794 0.013924 0.013924044
## 60 0.011794 0.005938 0.005937503
## 61 0.011794 0.012330 0.012330368
## 62 0.011794 0.007213 0.007212607
## 63 0.011794 0.014888 0.014887840
## 64 0.011794 0.014999 0.014998616
## 65 0.011794 0.014792 0.014791729
## 66 0.011794 0.014986 0.014986041
## 67 0.011794 0.011794 0.011794284
## 68 0.011794 0.007501 0.007500897
## 69 0.011794 0.006694 0.006693821
## 70 0.011794 0.006887 0.006886862
## 71 0.011794 0.014345 0.014345220
## 72 0.011794 0.015021 0.015021226
## 73 0.011794 0.004323 0.004322625
## 74 0.011794 0.011794 0.011794284
## 75 0.011794 0.011794 0.011794284
## 76 0.011794 0.007494 0.007494314
## 77 0.011794 0.006692 0.006691642
## 78 0.011794 0.006183 0.006183253
## 79 0.011794 0.005821 0.005820870
## 80 0.011794 0.011794 0.011794284
## 81 0.011794 0.012627 0.012627057
## 82 0.011794 0.007011 0.007010986
## 83 0.011794 0.006395 0.006395135
## 84 0.011794 0.005975 0.005974549
## 85 0.011794 0.008341 0.008340661
## 86 0.011794 0.014970 0.014970196
## 87 0.011794 0.013744 0.013744396
## 88 0.011794 0.013034 0.013033886
## 89 0.011794 0.012253 0.012252961
## 90 0.011794 0.011794 0.011794284
## 91 0.011794 0.014310 0.014310443
## 92 0.011794 0.013200 0.013199551
## 93 0.011794 0.011794 0.011794284
## 94 0.011794 0.014085 0.014084987
## 95 0.011794 0.013772 0.013771636
## 96 0.011794 0.012954 0.012953619
## 97 0.011794 0.012254 0.012254368
## 98 0.011794 0.011794 0.011794284
## 99 0.011794 0.015030 0.015030442
## 100 0.011794 0.013794 0.013794064
## 101 0.011794 0.012981 0.012981222
## 102 0.011794 0.012234 0.012233893
## 103 0.011794 0.011794 0.011794284
## 104 0.011794 0.011422 0.011421550
## 105 0.011794 0.011009 0.011008683
## 106 0.011794 0.010542 0.010541971
## 107 0.011794 0.010092 0.010092284
## 108 0.011794 0.009748 0.009748515
## 109 0.011794 0.013869 0.013868883
## 110 0.011794 0.012835 0.012835261
## 111 0.011794 0.014713 0.014712596
## 112 0.011794 0.011794 0.011794284
## 113 0.011794 0.011460 0.011460367
## 114 0.011794 0.013354 0.013354410
## 115 0.011794 0.012570 0.012570216
## 116 0.011794 0.011867 0.011866970
## 117 0.011794 0.011314 0.011313635
## 118 0.011794 0.010917 0.010916929
## 119 0.011794 0.010628 0.010627550
## 120 0.011794 0.011794 0.011794284
## 121 0.011794 0.011690 0.011690091
## 122 0.011794 0.011043 0.011043096
## 123 0.011794 0.010377 0.010377123
## 124 0.011794 0.009918 0.009917857
## 125 0.011794 0.009311 0.009311131
## 126 0.011794 0.008910 0.008909977
## 127 0.011794 0.012867 0.012867404
## 128 0.011794 0.011794 0.011794284
## 129 0.011794 0.011794 0.011794284
## 130 0.011794 0.011524 0.011523882
## 131 0.011794 0.011794 0.011794284
## 132 0.011794 0.011332 0.011331931
## 133 0.011794 0.010849 0.010848739
## 134 0.011794 0.010391 0.010390698
## 135 0.011794 0.009797 0.009796866
## 136 0.011794 0.009173 0.009172843
## 137 0.011794 0.008642 0.008641754
## 138 0.011794 0.008073 0.008072574
## 139 0.011794 0.007462 0.007461762
## 140 0.011794 0.007169 0.007169069
## 141 0.011794 0.009137 0.009136977
## 142 0.011794 0.011794 0.011794284
## 143 0.011794 0.014655 0.014654848
## 144 0.011794 0.013952 0.013951874
## 145 0.011794 0.013684 0.013683515
## 146 0.011794 0.012657 0.012657429
## 147 0.011794 0.011807 0.011806860
## 148 0.011794 0.011221 0.011221291
## 149 0.011794 0.010662 0.010662008
## 150 0.011794 0.013469 0.013469136validationsmNSElistsite1<- c()
validationsmlnNSElistsite1<- c()
validationsmKGElistsite1<- c()
#for(i in 1:n) { assign(paste0("vsmNSEobs",i), NSE(sim = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$rz_storage","/valsubsetsm",i,"$rootdepth")))), obs = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$mergedsoilmoisture"))))))
# valsmNSElist[[i]]<- eval(parse(text = paste0("vsmNSEobs",i))) }
#for(i in 1:n) { assign(paste0("vsmlnNSEobs",i), NSE(sim = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$rz_storage","/valsubsetsm",i,"$rootdepth")))), obs = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$mergedsoilmoisture")))), FUN = log, epsilon = "Pushpalatha2012", na.rm=TRUE))
# valsmlnNSElist[[i]]<- eval(parse(text = paste0("vsmlnNSEobs",i))) }
for(i in 1:validationruns) { assign(paste0("vsmKGEobs",i), KGE(sim = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$rootzonevwc")))), obs = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$Site1"))))))
validationsmKGElistsite1[[i]]<- eval(parse(text = paste0("vsmKGEobs",i))) }
validationsmKGElistsite1## [[1]]
## [1] -0.4129805
##
## [[2]]
## [1] -0.3331869
##
## [[3]]
## [1] -0.3865526
##
## [[4]]
## [1] -0.2519766
##
## [[5]]
## [1] -0.2582159
##
## [[6]]
## [1] -0.3966292prepare to run model n times for patch 2 - only for validation time series
run model in parallel
read 20 runs, create table and append to table for site 2
setwd(system.file("extdata/", package = "RHESSysIOinR"))
# Read in RHESSys Validation runs
for(i in 1:validationruns) {
temp_dataset<- read.csv(paste0("outputfilter/valws32patch2_",i,".csv"))
temp_dataset$date<- as.Date(paste(temp_dataset$year, temp_dataset$month, temp_dataset$day, sep = "-"), format = "%Y-%m-%d")
temp_dataset$rootzonevwc<- temp_dataset$rootzone.S*temp_dataset$rootzone.potential_sat
assign(paste0("cwws32valssurgo2_run",i),temp_dataset)
}
##merge calibration runs with observed so dates match up, instead of subsetting
for(i in 1:validationruns) { assign(paste0("valmergesm",i), merge(obsws32smvalclean,eval(parse(text = paste0("cwws32valssurgo2_run",i))), by.x = "Date", by.y="date", all = FALSE))
assign(paste0("valsubsetsm",i),eval(parse(text = paste0("valmergesm",i)))[eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$date"))) >= Valdates[1] & eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$date"))) <= Valdates[2], ])}
valmergesm1## Date mergedsoilmoisture Site3 Site2 Site1 day month year
## 1 2017-12-17 0.1812803 0.2184210 0.1298160 0.1827378 17 12 2017
## 2 2017-12-18 0.1813529 0.2184097 0.1318113 0.1814523 18 12 2017
## 3 2017-12-19 0.1786329 0.2147977 0.1310752 0.1781363 19 12 2017
## 4 2017-12-20 0.2045600 0.2352214 0.1611586 0.2064497 20 12 2017
## 5 2017-12-21 0.2121985 0.2435130 0.1689051 0.2133542 21 12 2017
## 6 2017-12-22 0.2034018 0.2369948 0.1599421 0.2024036 22 12 2017
## 7 2017-12-23 0.2159135 0.2474115 0.1737037 0.2160729 23 12 2017
## 8 2017-12-24 0.2180366 0.2508741 0.1779583 0.2152578 24 12 2017
## 9 2017-12-25 0.2051297 0.2392457 0.1649375 0.2011580 25 12 2017
## 10 2017-12-26 0.1967778 0.2311780 0.1564815 0.1925998 26 12 2017
## 11 2017-12-27 0.1907229 0.2253247 0.1504178 0.1863498 27 12 2017
## 12 2017-12-28 0.1860186 0.2206840 0.1457465 0.1815573 28 12 2017
## 13 2017-12-29 0.1822263 0.2169158 0.1421042 0.1776285 29 12 2017
## 14 2017-12-30 0.1789890 0.2136771 0.1389468 0.1743325 30 12 2017
## 15 2017-12-31 0.1760297 0.2104852 0.1361690 0.1714696 31 12 2017
## 16 2018-01-01 0.1730221 0.2068863 0.1335336 0.1687743 1 1 2018
## 17 2018-01-02 0.1699094 0.2026606 0.1310185 0.1663264 2 1 2018
## 18 2018-01-03 0.1674965 0.1998021 0.1287234 0.1642708 3 1 2018
## 19 2018-01-04 0.1650735 0.1969184 0.1264468 0.1621988 4 1 2018
## 20 2018-01-05 0.1623993 0.1935668 0.1236840 0.1602682 5 1 2018
## 21 2018-01-06 0.1599766 0.1904905 0.1211806 0.1585599 6 1 2018
## 22 2018-01-07 0.1576960 0.1877726 0.1186574 0.1568984 7 1 2018
## 23 2018-01-08 0.1568914 0.1872422 0.1174618 0.1561128 8 1 2018
## 24 2018-01-09 0.1574485 0.1894384 0.1169259 0.1558507 9 1 2018
## 25 2018-01-10 0.1592184 0.1939688 0.1176424 0.1556502 10 1 2018
## 26 2018-01-11 0.2106263 0.2476406 0.1661053 0.2070026 11 1 2018
## 27 2018-01-12 0.2585713 0.3023993 0.2126192 0.2492075 12 1 2018
## 28 2018-01-13 0.2298163 0.2697049 0.1885231 0.2208976 13 1 2018
## 29 2018-01-14 0.2101749 0.2461050 0.1714329 0.2033012 14 1 2018
## 30 2018-01-15 0.2000193 0.2340321 0.1618090 0.1946641 15 1 2018
## 31 2018-01-16 0.1934378 0.2271962 0.1552234 0.1883403 16 1 2018
## 32 2018-01-17 0.1884672 0.2222873 0.1504387 0.1831684 17 1 2018
## 33 2018-01-18 0.1847465 0.2177543 0.1464155 0.1804870 18 1 2018
## 34 2018-01-19 0.1827311 0.2160347 0.1430255 0.1792066 19 1 2018
## 35 2018-01-20 0.1806938 0.2148377 0.1400914 0.1770017 20 1 2018
## 36 2018-01-21 0.1788930 0.2141354 0.1381655 0.1741962 21 1 2018
## 37 2018-01-22 0.1816379 0.2176727 0.1396944 0.1770608 22 1 2018
## 38 2018-01-23 0.2099719 0.2426632 0.1698900 0.2073420 23 1 2018
## 39 2018-01-24 0.2042055 0.2377882 0.1643600 0.2005069 24 1 2018
## 40 2018-01-25 0.1978362 0.2319010 0.1582002 0.1934983 25 1 2018
## 41 2018-01-26 0.1925960 0.2267535 0.1530544 0.1880946 26 1 2018
## 42 2018-01-27 0.1913684 0.2261970 0.1498113 0.1877075 27 1 2018
## 43 2018-01-28 0.2227986 0.2548967 0.1778299 0.2244271 28 1 2018
## 44 2018-01-29 0.2251622 0.2590182 0.1841771 0.2220451 29 1 2018
## 45 2018-01-30 0.2114195 0.2458255 0.1703889 0.2077865 30 1 2018
## 46 2018-01-31 0.2024122 0.2366563 0.1618900 0.1985599 31 1 2018
## 47 2018-02-01 0.1966335 0.2307604 0.1560451 0.1929479 1 2 2018
## 48 2018-02-02 0.1958087 0.2303811 0.1535116 0.1929592 2 2 2018
## 49 2018-02-03 0.1918223 0.2255894 0.1503773 0.1891389 3 2 2018
## 50 2018-02-04 0.2215597 0.2586415 0.1716586 0.2219036 4 2 2018
## 51 2018-02-05 0.2242181 0.2588863 0.1816354 0.2214870 5 2 2018
## 52 2018-02-06 0.2119706 0.2460191 0.1716088 0.2081936 6 2 2018
## 53 2018-02-07 0.2403602 0.2747222 0.1988044 0.2371649 7 2 2018
## 54 2018-02-08 0.2277506 0.2657526 0.1858970 0.2211389 8 2 2018
## 55 2018-02-09 0.2117093 0.2479861 0.1712176 0.2058012 9 2 2018
## 56 2018-02-10 0.2263567 0.2620903 0.1832708 0.2229375 10 2 2018
## 57 2018-02-11 0.2594152 NA 0.2386782 0.2749679 11 2 2018
## 58 2018-02-12 0.2177703 NA 0.1980856 0.2325339 12 2 2018
## 59 2018-02-13 0.2526821 0.3420382 0.1811157 0.2170009 13 2 2018
## 60 2018-02-14 0.2187074 0.2685182 0.1701852 0.2052882 14 2 2018
## 61 2018-02-15 0.2141866 0.2565538 0.1676806 0.2066988 15 2 2018
## 62 2018-02-16 0.2078769 0.2455486 0.1646400 0.2026328 16 2 2018
## 63 2018-02-17 0.2023741 0.2391111 0.1590405 0.1981372 17 2 2018
## 64 2018-02-18 0.2103213 0.2463655 0.1647130 0.2084835 18 2 2018
## 65 2018-02-19 0.2066506 0.2421328 0.1613194 0.2051667 19 2 2018
## 66 2018-02-20 0.2011578 0.2357995 0.1573102 0.1994019 20 2 2018
## 67 2018-02-21 0.2304523 0.2652378 0.1867384 0.2284523 21 2 2018
## 68 2018-02-22 0.2259672 0.2614158 0.1850486 0.2212075 22 2 2018
## 69 2018-02-23 0.2114646 0.2466120 0.1711169 0.2065781 23 2 2018
## 70 2018-02-24 0.2029441 0.2381710 0.1622558 0.1982335 24 2 2018
## 71 2018-02-25 0.2018564 0.2393038 0.1585914 0.1968576 25 2 2018
## 72 2018-02-26 0.2042301 0.2415321 0.1595822 0.2004141 26 2 2018
## 73 2018-02-27 0.1995574 0.2352457 0.1563762 0.1962552 27 2 2018
## 74 2018-02-28 0.2057860 0.2428750 0.1602326 0.2028620 28 2 2018
## 75 2018-03-01 0.2489119 0.2840321 0.2047778 0.2468924 1 3 2018
## 76 2018-03-02 0.2292061 0.2686840 0.1862639 0.2219349 2 3 2018
## 77 2018-03-03 0.2128520 0.2514045 0.1705255 0.2060443 3 3 2018
## 78 2018-03-04 0.2033614 0.2409384 0.1614676 0.1972049 4 3 2018
## 79 2018-03-05 0.1965865 0.2332422 0.1551944 0.1909748 5 3 2018
## 80 2018-03-06 0.2052393 0.2435052 0.1590255 0.2016337 6 3 2018
## 81 2018-03-07 0.2119353 0.2464280 0.1661713 0.2117656 7 3 2018
## 82 2018-03-08 0.2067156 0.2389826 0.1597778 0.2096519 8 3 2018
## 83 2018-03-09 0.2004845 0.2327387 0.1543472 0.2028333 9 3 2018
## 84 2018-03-10 0.1957295 0.2281016 0.1500116 0.1976458 10 3 2018
## 85 2018-03-11 0.1919861 0.2243811 0.1463588 0.1938116 11 3 2018
## 86 2018-03-12 0.2025691 0.2368247 0.1501875 0.2075998 12 3 2018
## 87 2018-03-13 0.2017443 0.2339063 0.1517373 0.2070877 13 3 2018
## 88 2018-03-14 0.1974754 0.2298194 0.1485509 0.2018247 14 3 2018
## 89 2018-03-15 0.1936638 0.2264358 0.1453831 0.1971024 15 3 2018
## 90 2018-03-16 0.1900477 0.2228429 0.1423264 0.1930434 16 3 2018
## 91 2018-03-17 0.1877393 0.2206745 0.1395810 0.1909227 17 3 2018
## 92 2018-03-18 0.1905354 0.2259635 0.1386458 0.1940243 18 3 2018
## 93 2018-03-19 0.1901329 0.2256233 0.1380532 0.1937023 19 3 2018
## 94 2018-03-20 0.2072206 0.2431823 0.1490359 0.2148976 20 3 2018
## 95 2018-03-21 0.2128883 0.2453212 0.1578299 0.2217491 21 3 2018
## 96 2018-03-22 0.2075410 0.2405356 0.1544282 0.2143811 22 3 2018
## 97 2018-03-23 0.2024549 0.2355833 0.1507025 0.2081406 23 3 2018
## 98 2018-03-24 0.1993210 0.2326936 0.1475405 0.2047839 24 3 2018
## 99 2018-03-25 0.2166313 0.2498394 0.1597975 0.2260486 25 3 2018
## 100 2018-03-26 0.2121376 0.2440990 0.1599988 0.2192804 26 3 2018
## 101 2018-03-27 0.2056414 0.2378082 0.1552662 0.2112561 27 3 2018
## 102 2018-03-28 0.2002648 0.2323446 0.1511817 0.2049974 28 3 2018
## 103 2018-03-29 0.2006057 0.2330764 0.1502801 0.2058793 29 3 2018
## 104 2018-03-30 0.2255177 0.2530920 0.1760208 0.2350660 30 3 2018
## 105 2018-03-31 0.2150303 0.2447335 0.1675706 0.2209219 31 3 2018
## 106 2018-04-01 0.2069646 0.2373377 0.1602535 0.2116250 1 4 2018
## 107 2018-04-02 0.2005587 0.2311814 0.1541250 0.2047613 2 4 2018
## 108 2018-04-03 0.1953756 0.2262899 0.1490255 0.1992240 3 4 2018
## 109 2018-04-04 0.1962923 0.2295095 0.1461979 0.2006458 4 4 2018
## 110 2018-04-05 0.1934653 0.2269696 0.1437060 0.1972804 5 4 2018
## 111 2018-04-06 0.1907393 0.2251259 0.1406759 0.1939002 6 4 2018
## 112 2018-04-07 0.2162749 0.2500877 0.1606632 0.2241710 7 4 2018
## 113 2018-04-08 0.2142361 0.2459740 0.1637072 0.2203950 8 4 2018
## 114 2018-04-09 0.2083649 0.2414036 0.1575637 0.2134271 9 4 2018
## 115 2018-04-10 0.2035641 0.2366189 0.1536088 0.2079757 10 4 2018
## 116 2018-04-11 0.1985177 0.2312960 0.1493970 0.2025799 11 4 2018
## 117 2018-04-12 0.1938879 0.2266094 0.1450822 0.1977708 12 4 2018
## 118 2018-04-13 0.1897607 0.2225330 0.1410868 0.1934939 13 4 2018
## 119 2018-04-14 0.1861888 0.2190686 0.1376424 0.1897188 14 4 2018
## 120 2018-04-15 0.2267652 0.2573394 0.1796586 0.2315208 15 4 2018
## 121 2018-04-16 0.2352825 0.2709479 0.1876516 0.2353403 16 4 2018
## 122 2018-04-17 0.2187042 0.2539436 0.1719479 0.2185321 17 4 2018
## 123 2018-04-18 0.2088741 0.2433733 0.1627118 0.2089965 18 4 2018
## 124 2018-04-19 0.2016534 0.2354809 0.1558704 0.2021632 19 4 2018
## 125 2018-04-20 0.1961351 0.2297092 0.1502894 0.1969453 20 4 2018
## 126 2018-04-21 0.1915013 0.2250877 0.1454896 0.1924236 21 4 2018
## 127 2018-04-22 0.1883138 0.2221033 0.1417083 0.1894783 22 4 2018
## 128 2018-04-23 0.2570006 0.2928273 0.2113310 0.2554262 23 4 2018
## 129 2018-04-24 0.2662503 0.3156189 0.2124942 0.2571988 24 4 2018
## 130 2018-04-25 0.2356152 0.2778342 0.1868507 0.2299696 25 4 2018
## 131 2018-04-26 0.2246237 0.2655755 0.1754988 0.2205156 26 4 2018
## 132 2018-04-27 0.2251174 0.2625469 0.1765451 0.2241172 27 4 2018
## 133 2018-04-28 0.2142165 0.2513707 0.1661273 0.2131293 28 4 2018
## 134 2018-04-29 0.2061856 0.2437292 0.1575150 0.2051450 29 4 2018
## 135 2018-04-30 0.1998873 0.2375208 0.1509155 0.1989826 30 4 2018
## 136 2018-05-01 0.1946701 0.2322135 0.1456887 0.1938628 1 5 2018
## 137 2018-05-02 0.1905331 0.2286172 0.1412465 0.1894141 2 5 2018
## 138 2018-05-03 0.1862787 0.2238941 0.1374086 0.1853160 3 5 2018
## 139 2018-05-04 0.1821768 0.2190781 0.1339653 0.1814340 4 5 2018
## 140 2018-05-05 0.1787459 0.2156814 0.1309086 0.1776884 5 5 2018
## 141 2018-05-06 0.1771430 0.2143819 0.1283380 0.1765078 6 5 2018
## 142 2018-05-07 0.1816304 0.2184427 0.1335903 0.1808481 7 5 2018
## 143 2018-05-08 0.1969321 0.2361970 0.1438322 0.1974922 8 5 2018
## 144 2018-05-09 0.1949738 0.2357708 0.1394086 0.1958507 9 5 2018
## 145 2018-05-10 0.1898592 0.2300799 0.1351667 0.1906580 10 5 2018
## 146 2018-05-11 0.1844252 0.2234852 0.1313345 0.1851832 11 5 2018
## 147 2018-05-12 0.1788747 0.2176962 0.1274792 0.1785998 12 5 2018
## 148 2018-05-13 0.1733239 0.2124896 0.1235127 0.1715165 13 5 2018
## 149 2018-05-14 0.1679975 0.2079583 0.1197731 0.1642049 14 5 2018
## 150 2018-05-15 0.1646196 0.2067674 0.1166227 0.1584696 15 5 2018
## basinID hillID zoneID patchID rootzone.S rootzone.potential_sat
## 1 1 110 141942 141942 0.239825 0.435
## 2 1 110 141942 141942 0.241187 0.435
## 3 1 110 141942 141942 0.233802 0.435
## 4 1 110 141942 141942 0.291852 0.435
## 5 1 110 141942 141942 0.276466 0.435
## 6 1 110 141942 141942 0.286620 0.435
## 7 1 110 141942 141942 0.326158 0.435
## 8 1 110 141942 141942 0.302645 0.435
## 9 1 110 141942 141942 0.285018 0.435
## 10 1 110 141942 141942 0.270957 0.435
## 11 1 110 141942 141942 0.259579 0.435
## 12 1 110 141942 141942 0.250012 0.435
## 13 1 110 141942 141942 0.241641 0.435
## 14 1 110 141942 141942 0.234224 0.435
## 15 1 110 141942 141942 0.227587 0.435
## 16 1 110 141942 141942 0.221597 0.435
## 17 1 110 141942 141942 0.216152 0.435
## 18 1 110 141942 141942 0.211172 0.435
## 19 1 110 141942 141942 0.206590 0.435
## 20 1 110 141942 141942 0.202356 0.435
## 21 1 110 141942 141942 0.198426 0.435
## 22 1 110 141942 141942 0.194764 0.435
## 23 1 110 141942 141942 0.197001 0.435
## 24 1 110 141942 141942 0.193434 0.435
## 25 1 110 141942 141942 0.199111 0.435
## 26 1 110 141942 141942 0.347367 0.435
## 27 1 110 141942 141942 0.398211 0.435
## 28 1 110 141942 141942 0.345498 0.435
## 29 1 110 141942 141942 0.316132 0.435
## 30 1 110 141942 141942 0.295415 0.435
## 31 1 110 141942 141942 0.295946 0.435
## 32 1 110 141942 141942 0.279843 0.435
## 33 1 110 141942 141942 0.266785 0.435
## 34 1 110 141942 141942 0.256086 0.435
## 35 1 110 141942 141942 0.247013 0.435
## 36 1 110 141942 141942 0.248571 0.435
## 37 1 110 141942 141942 0.297032 0.435
## 38 1 110 141942 141942 0.296809 0.435
## 39 1 110 141942 141942 0.280552 0.435
## 40 1 110 141942 141942 0.267389 0.435
## 41 1 110 141942 141942 0.256616 0.435
## 42 1 110 141942 141942 0.282999 0.435
## 43 1 110 141942 141942 0.330568 0.435
## 44 1 110 141942 141942 0.305987 0.435
## 45 1 110 141942 141942 0.287760 0.435
## 46 1 110 141942 141942 0.273308 0.435
## 47 1 110 141942 141942 0.278591 0.435
## 48 1 110 141942 141942 0.265787 0.435
## 49 1 110 141942 141942 0.255262 0.435
## 50 1 110 141942 141942 0.319696 0.435
## 51 1 110 141942 141942 0.298148 0.435
## 52 1 110 141942 141942 0.300527 0.435
## 53 1 110 141942 141942 0.381639 0.435
## 54 1 110 141942 141942 0.337742 0.435
## 55 1 110 141942 141942 0.311041 0.435
## 56 1 110 141942 141942 0.430181 0.435
## 57 1 110 141942 141942 0.259786 0.435
## 58 1 110 141942 141942 0.280780 0.435
## 59 1 110 141942 141942 0.285938 0.435
## 60 1 110 141942 141942 0.271806 0.435
## 61 1 110 141942 141942 0.286094 0.435
## 62 1 110 141942 141942 0.271903 0.435
## 63 1 110 141942 141942 0.295136 0.435
## 64 1 110 141942 141942 0.298991 0.435
## 65 1 110 141942 141942 0.300927 0.435
## 66 1 110 141942 141942 0.304568 0.435
## 67 1 110 141942 141942 0.368444 0.435
## 68 1 110 141942 141942 0.330193 0.435
## 69 1 110 141942 141942 0.305538 0.435
## 70 1 110 141942 141942 0.304515 0.435
## 71 1 110 141942 141942 0.321241 0.435
## 72 1 110 141942 141942 0.326018 0.435
## 73 1 110 141942 141942 0.302523 0.435
## 74 1 110 141942 141942 0.355885 0.435
## 75 1 110 141942 141942 0.402597 0.435
## 76 1 110 141942 141942 0.347057 0.435
## 77 1 110 141942 141942 0.316945 0.435
## 78 1 110 141942 141942 0.295854 0.435
## 79 1 110 141942 141942 0.279627 0.435
## 80 1 110 141942 141942 0.312843 0.435
## 81 1 110 141942 141942 0.313284 0.435
## 82 1 110 141942 141942 0.293098 0.435
## 83 1 110 141942 141942 0.277420 0.435
## 84 1 110 141942 141942 0.264646 0.435
## 85 1 110 141942 141942 0.269624 0.435
## 86 1 110 141942 141942 0.289592 0.435
## 87 1 110 141942 141942 0.274601 0.435
## 88 1 110 141942 141942 0.262298 0.435
## 89 1 110 141942 141942 0.252147 0.435
## 90 1 110 141942 141942 0.243480 0.435
## 91 1 110 141942 141942 0.258886 0.435
## 92 1 110 141942 141942 0.249369 0.435
## 93 1 110 141942 141942 0.279426 0.435
## 94 1 110 141942 141942 0.294462 0.435
## 95 1 110 141942 141942 0.278506 0.435
## 96 1 110 141942 141942 0.265547 0.435
## 97 1 110 141942 141942 0.265814 0.435
## 98 1 110 141942 141942 0.291011 0.435
## 99 1 110 141942 141942 0.301686 0.435
## 100 1 110 141942 141942 0.284209 0.435
## 101 1 110 141942 141942 0.270245 0.435
## 102 1 110 141942 141942 0.258938 0.435
## 103 1 110 141942 141942 0.303156 0.435
## 104 1 110 141942 141942 0.285365 0.435
## 105 1 110 141942 141942 0.271196 0.435
## 106 1 110 141942 141942 0.259750 0.435
## 107 1 110 141942 141942 0.250134 0.435
## 108 1 110 141942 141942 0.241725 0.435
## 109 1 110 141942 141942 0.252136 0.435
## 110 1 110 141942 141942 0.243488 0.435
## 111 1 110 141942 141942 0.255715 0.435
## 112 1 110 141942 141942 0.290004 0.435
## 113 1 110 141942 141942 0.288547 0.435
## 114 1 110 141942 141942 0.292368 0.435
## 115 1 110 141942 141942 0.290821 0.435
## 116 1 110 141942 141942 0.289228 0.435
## 117 1 110 141942 141942 0.287602 0.435
## 118 1 110 141942 141942 0.286132 0.435
## 119 1 110 141942 141942 0.284822 0.435
## 120 1 110 141942 141942 0.391623 0.435
## 121 1 110 141942 141942 0.379168 0.435
## 122 1 110 141942 141942 0.368886 0.435
## 123 1 110 141942 141942 0.360502 0.435
## 124 1 110 141942 141942 0.353691 0.435
## 125 1 110 141942 141942 0.347598 0.435
## 126 1 110 141942 141942 0.342498 0.435
## 127 1 110 141942 141942 0.347324 0.435
## 128 1 110 141942 141942 0.409766 0.435
## 129 1 110 141942 141942 0.421909 0.435
## 130 1 110 141942 141942 0.399401 0.435
## 131 1 110 141942 141942 0.408288 0.435
## 132 1 110 141942 141942 0.390523 0.435
## 133 1 110 141942 141942 0.377861 0.435
## 134 1 110 141942 141942 0.368069 0.435
## 135 1 110 141942 141942 0.359892 0.435
## 136 1 110 141942 141942 0.352940 0.435
## 137 1 110 141942 141942 0.347033 0.435
## 138 1 110 141942 141942 0.341761 0.435
## 139 1 110 141942 141942 0.336981 0.435
## 140 1 110 141942 141942 0.333063 0.435
## 141 1 110 141942 141942 0.334094 0.435
## 142 1 110 141942 141942 0.361331 0.435
## 143 1 110 141942 141942 0.362795 0.435
## 144 1 110 141942 141942 0.356568 0.435
## 145 1 110 141942 141942 0.351655 0.435
## 146 1 110 141942 141942 0.345942 0.435
## 147 1 110 141942 141942 0.340851 0.435
## 148 1 110 141942 141942 0.336253 0.435
## 149 1 110 141942 141942 0.332093 0.435
## 150 1 110 141942 141942 0.347373 0.435
## rootzone.field_capacity rz_storage rootzonevwc
## 1 0.113007 0.104324 0.10432388
## 2 0.113007 0.104916 0.10491635
## 3 0.113007 0.101704 0.10170387
## 4 0.113007 0.126956 0.12695562
## 5 0.113007 0.120263 0.12026271
## 6 0.113007 0.124680 0.12467970
## 7 0.113007 0.141879 0.14187873
## 8 0.113007 0.131651 0.13165057
## 9 0.113007 0.123983 0.12398283
## 10 0.113007 0.117866 0.11786629
## 11 0.113007 0.112917 0.11291687
## 12 0.113007 0.108755 0.10875522
## 13 0.113007 0.105114 0.10511384
## 14 0.113007 0.101887 0.10188744
## 15 0.113007 0.099000 0.09900035
## 16 0.113007 0.096395 0.09639469
## 17 0.113007 0.094026 0.09402612
## 18 0.113007 0.091860 0.09185982
## 19 0.113007 0.089867 0.08986665
## 20 0.113007 0.088025 0.08802486
## 21 0.113007 0.086315 0.08631531
## 22 0.113007 0.084723 0.08472234
## 23 0.113007 0.085695 0.08569544
## 24 0.113007 0.084144 0.08414379
## 25 0.113007 0.086613 0.08661328
## 26 0.113007 0.151105 0.15110464
## 27 0.113007 0.173222 0.17322178
## 28 0.113007 0.150292 0.15029163
## 29 0.113007 0.137518 0.13751742
## 30 0.113007 0.128505 0.12850552
## 31 0.113007 0.128736 0.12873651
## 32 0.113007 0.121732 0.12173171
## 33 0.113007 0.116051 0.11605148
## 34 0.113007 0.111398 0.11139741
## 35 0.113007 0.107451 0.10745066
## 36 0.113007 0.108128 0.10812838
## 37 0.113007 0.129209 0.12920892
## 38 0.113007 0.129112 0.12911191
## 39 0.113007 0.122040 0.12204012
## 40 0.113007 0.116314 0.11631421
## 41 0.113007 0.111628 0.11162796
## 42 0.113007 0.123104 0.12310456
## 43 0.113007 0.143797 0.14379708
## 44 0.113007 0.133104 0.13310435
## 45 0.113007 0.125175 0.12517560
## 46 0.113007 0.118889 0.11888898
## 47 0.113007 0.121187 0.12118708
## 48 0.113007 0.115617 0.11561734
## 49 0.113007 0.111039 0.11103897
## 50 0.113007 0.139068 0.13906776
## 51 0.113007 0.129695 0.12969438
## 52 0.113007 0.130729 0.13072924
## 53 0.113007 0.166013 0.16601297
## 54 0.113007 0.146918 0.14691777
## 55 0.113007 0.135303 0.13530284
## 56 0.113007 0.187129 0.18712873
## 57 0.113007 0.113007 0.11300691
## 58 0.113007 0.122139 0.12213930
## 59 0.113007 0.124383 0.12438303
## 60 0.113007 0.118235 0.11823561
## 61 0.113007 0.124451 0.12445089
## 62 0.113007 0.118278 0.11827780
## 63 0.113007 0.128384 0.12838416
## 64 0.113007 0.130061 0.13006108
## 65 0.113007 0.130903 0.13090325
## 66 0.113007 0.132487 0.13248708
## 67 0.113007 0.160273 0.16027314
## 68 0.113007 0.143634 0.14363396
## 69 0.113007 0.132909 0.13290903
## 70 0.113007 0.132464 0.13246402
## 71 0.113007 0.139740 0.13973984
## 72 0.113007 0.141818 0.14181783
## 73 0.113007 0.131597 0.13159751
## 74 0.113007 0.154810 0.15480997
## 75 0.113007 0.175130 0.17512970
## 76 0.113007 0.150970 0.15096979
## 77 0.113007 0.137871 0.13787107
## 78 0.113007 0.128696 0.12869649
## 79 0.113007 0.121638 0.12163775
## 80 0.113007 0.136087 0.13608671
## 81 0.113007 0.136279 0.13627854
## 82 0.113007 0.127497 0.12749763
## 83 0.113007 0.120678 0.12067770
## 84 0.113007 0.115121 0.11512101
## 85 0.113007 0.117287 0.11728644
## 86 0.113007 0.125973 0.12597252
## 87 0.113007 0.119451 0.11945143
## 88 0.113007 0.114099 0.11409963
## 89 0.113007 0.109684 0.10968395
## 90 0.113007 0.105914 0.10591380
## 91 0.113007 0.112615 0.11261541
## 92 0.113007 0.108475 0.10847552
## 93 0.113007 0.121550 0.12155031
## 94 0.113007 0.128091 0.12809097
## 95 0.113007 0.121150 0.12115011
## 96 0.113007 0.115513 0.11551294
## 97 0.113007 0.115629 0.11562909
## 98 0.113007 0.126590 0.12658979
## 99 0.113007 0.131233 0.13123341
## 100 0.113007 0.123631 0.12363091
## 101 0.113007 0.117556 0.11755658
## 102 0.113007 0.112638 0.11263803
## 103 0.113007 0.131873 0.13187286
## 104 0.113007 0.124134 0.12413377
## 105 0.113007 0.117970 0.11797026
## 106 0.113007 0.112991 0.11299125
## 107 0.113007 0.108808 0.10880829
## 108 0.113007 0.105150 0.10515038
## 109 0.113007 0.109679 0.10967916
## 110 0.113007 0.105917 0.10591728
## 111 0.113007 0.111236 0.11123603
## 112 0.113007 0.126152 0.12615174
## 113 0.113007 0.125518 0.12551794
## 114 0.113007 0.127180 0.12718008
## 115 0.113007 0.126507 0.12650713
## 116 0.113007 0.125814 0.12581418
## 117 0.113007 0.125107 0.12510687
## 118 0.113007 0.124468 0.12446742
## 119 0.113007 0.123898 0.12389757
## 120 0.113007 0.170356 0.17035601
## 121 0.113007 0.164938 0.16493808
## 122 0.113007 0.160465 0.16046541
## 123 0.113007 0.156818 0.15681837
## 124 0.113007 0.153856 0.15385558
## 125 0.113007 0.151205 0.15120513
## 126 0.113007 0.148987 0.14898663
## 127 0.113007 0.151086 0.15108594
## 128 0.113007 0.178248 0.17824821
## 129 0.113007 0.183530 0.18353042
## 130 0.113007 0.173739 0.17373943
## 131 0.113007 0.177605 0.17760528
## 132 0.113007 0.169877 0.16987751
## 133 0.113007 0.164369 0.16436954
## 134 0.113007 0.160110 0.16011001
## 135 0.113007 0.156553 0.15655302
## 136 0.113007 0.153529 0.15352890
## 137 0.113007 0.150959 0.15095935
## 138 0.113007 0.148666 0.14866604
## 139 0.113007 0.146587 0.14658673
## 140 0.113007 0.144882 0.14488240
## 141 0.113007 0.145331 0.14533089
## 142 0.113007 0.157179 0.15717898
## 143 0.113007 0.157816 0.15781582
## 144 0.113007 0.155107 0.15510708
## 145 0.113007 0.152970 0.15296993
## 146 0.113007 0.150485 0.15048477
## 147 0.113007 0.148270 0.14827018
## 148 0.113007 0.146270 0.14627006
## 149 0.113007 0.144460 0.14446046
## 150 0.113007 0.151107 0.15110725validationsmNSElistsite2<- c()
validationsmlnNSElistsite2<- c()
validationsmKGElistsite2<- c()
#for(i in 1:n) { assign(paste0("vsmNSEobs",i), NSE(sim = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$rz_storage","/valsubsetsm",i,"$rootdepth")))), obs = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$mergedsoilmoisture"))))))
# valsmNSElist[[i]]<- eval(parse(text = paste0("vsmNSEobs",i))) }
#for(i in 1:n) { assign(paste0("vsmlnNSEobs",i), NSE(sim = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$rz_storage","/valsubsetsm",i,"$rootdepth")))), obs = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$mergedsoilmoisture")))), FUN = log, epsilon = "Pushpalatha2012", na.rm=TRUE))
# valsmlnNSElist[[i]]<- eval(parse(text = paste0("vsmlnNSEobs",i))) }
for(i in 1:validationruns) { assign(paste0("vsmKGEobs",i), KGE(sim = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$rootzonevwc")))), obs = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$Site2"))))))
validationsmKGElistsite2[[i]]<- eval(parse(text = paste0("vsmKGEobs",i))) }
validationsmKGElistsite2## [[1]]
## [1] 0.4864673
##
## [[2]]
## [1] 0.33976
##
## [[3]]
## [1] 0.5247815
##
## [[4]]
## [1] 0.1714399
##
## [[5]]
## [1] 0.08595064
##
## [[6]]
## [1] 0.4987404prepare to run model 20 times for patch 3 - only for validation time series
run model in parallel
read 20 runs, create table and append to table for site 3
setwd(system.file("extdata/", package = "RHESSysIOinR"))
# Read in RHESSys Validation runs
for(i in 1:validationruns) {
temp_dataset<- read.csv(paste0("outputfilter/valws32patch3_",i,".csv"))
temp_dataset$date<- as.Date(paste(temp_dataset$year, temp_dataset$month, temp_dataset$day, sep = "-"), format = "%Y-%m-%d")
temp_dataset$rootzonevwc<- temp_dataset$rootzone.S*temp_dataset$rootzone.potential_sat
assign(paste0("cwws32valssurgo3_run",i),temp_dataset)
}
##merge calibration runs with observed so dates match up, instead of subsetting
for(i in 1:validationruns) { assign(paste0("valmergesm",i), merge(obsws32smvalclean,eval(parse(text = paste0("cwws32valssurgo3_run",i))), by.x = "Date", by.y="date", all = FALSE))
assign(paste0("valsubsetsm",i),eval(parse(text = paste0("valmergesm",i)))[eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$date"))) >= Valdates[1] & eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$date"))) <= Valdates[2], ])}
validationsmNSElistsite3<- c()
validationsmlnNSElistsite3<- c()
validationsmKGElistsite3<- c()
#for(i in 1:n) { assign(paste0("vsmNSEobs",i), NSE(sim = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$rz_storage","/valsubsetsm",i,"$rootdepth")))), obs = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$mergedsoilmoisture"))))))
# valsmNSElist[[i]]<- eval(parse(text = paste0("vsmNSEobs",i))) }
#for(i in 1:n) { assign(paste0("vsmlnNSEobs",i), NSE(sim = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$rz_storage","/valsubsetsm",i,"$rootdepth")))), obs = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valsubsetsm",i,"$mergedsoilmoisture")))), FUN = log, epsilon = "Pushpalatha2012", na.rm=TRUE))
# valsmlnNSElist[[i]]<- eval(parse(text = paste0("vsmlnNSEobs",i))) }
for(i in 1:validationruns) { assign(paste0("vsmKGEobs",i), KGE(sim = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$rootzonevwc")))), obs = as.numeric(eval(parse(text = paste0("valmergesm",i,"$Site3"))))))
validationsmKGElistsite3[[i]]<- eval(parse(text = paste0("vsmKGEobs",i))) }
validationsmKGElistsite3## [[1]]
## [1] -0.5608392
##
## [[2]]
## [1] 0.04529827
##
## [[3]]
## [1] -0.5146413
##
## [[4]]
## [1] -0.3874426
##
## [[5]]
## [1] -0.0427253
##
## [[6]]
## [1] -0.3909819valmergesm2## Date mergedsoilmoisture Site3 Site2 Site1 day month year
## 1 2017-12-17 0.1812803 0.2184210 0.1298160 0.1827378 17 12 2017
## 2 2017-12-18 0.1813529 0.2184097 0.1318113 0.1814523 18 12 2017
## 3 2017-12-19 0.1786329 0.2147977 0.1310752 0.1781363 19 12 2017
## 4 2017-12-20 0.2045600 0.2352214 0.1611586 0.2064497 20 12 2017
## 5 2017-12-21 0.2121985 0.2435130 0.1689051 0.2133542 21 12 2017
## 6 2017-12-22 0.2034018 0.2369948 0.1599421 0.2024036 22 12 2017
## 7 2017-12-23 0.2159135 0.2474115 0.1737037 0.2160729 23 12 2017
## 8 2017-12-24 0.2180366 0.2508741 0.1779583 0.2152578 24 12 2017
## 9 2017-12-25 0.2051297 0.2392457 0.1649375 0.2011580 25 12 2017
## 10 2017-12-26 0.1967778 0.2311780 0.1564815 0.1925998 26 12 2017
## 11 2017-12-27 0.1907229 0.2253247 0.1504178 0.1863498 27 12 2017
## 12 2017-12-28 0.1860186 0.2206840 0.1457465 0.1815573 28 12 2017
## 13 2017-12-29 0.1822263 0.2169158 0.1421042 0.1776285 29 12 2017
## 14 2017-12-30 0.1789890 0.2136771 0.1389468 0.1743325 30 12 2017
## 15 2017-12-31 0.1760297 0.2104852 0.1361690 0.1714696 31 12 2017
## 16 2018-01-01 0.1730221 0.2068863 0.1335336 0.1687743 1 1 2018
## 17 2018-01-02 0.1699094 0.2026606 0.1310185 0.1663264 2 1 2018
## 18 2018-01-03 0.1674965 0.1998021 0.1287234 0.1642708 3 1 2018
## 19 2018-01-04 0.1650735 0.1969184 0.1264468 0.1621988 4 1 2018
## 20 2018-01-05 0.1623993 0.1935668 0.1236840 0.1602682 5 1 2018
## 21 2018-01-06 0.1599766 0.1904905 0.1211806 0.1585599 6 1 2018
## 22 2018-01-07 0.1576960 0.1877726 0.1186574 0.1568984 7 1 2018
## 23 2018-01-08 0.1568914 0.1872422 0.1174618 0.1561128 8 1 2018
## 24 2018-01-09 0.1574485 0.1894384 0.1169259 0.1558507 9 1 2018
## 25 2018-01-10 0.1592184 0.1939688 0.1176424 0.1556502 10 1 2018
## 26 2018-01-11 0.2106263 0.2476406 0.1661053 0.2070026 11 1 2018
## 27 2018-01-12 0.2585713 0.3023993 0.2126192 0.2492075 12 1 2018
## 28 2018-01-13 0.2298163 0.2697049 0.1885231 0.2208976 13 1 2018
## 29 2018-01-14 0.2101749 0.2461050 0.1714329 0.2033012 14 1 2018
## 30 2018-01-15 0.2000193 0.2340321 0.1618090 0.1946641 15 1 2018
## 31 2018-01-16 0.1934378 0.2271962 0.1552234 0.1883403 16 1 2018
## 32 2018-01-17 0.1884672 0.2222873 0.1504387 0.1831684 17 1 2018
## 33 2018-01-18 0.1847465 0.2177543 0.1464155 0.1804870 18 1 2018
## 34 2018-01-19 0.1827311 0.2160347 0.1430255 0.1792066 19 1 2018
## 35 2018-01-20 0.1806938 0.2148377 0.1400914 0.1770017 20 1 2018
## 36 2018-01-21 0.1788930 0.2141354 0.1381655 0.1741962 21 1 2018
## 37 2018-01-22 0.1816379 0.2176727 0.1396944 0.1770608 22 1 2018
## 38 2018-01-23 0.2099719 0.2426632 0.1698900 0.2073420 23 1 2018
## 39 2018-01-24 0.2042055 0.2377882 0.1643600 0.2005069 24 1 2018
## 40 2018-01-25 0.1978362 0.2319010 0.1582002 0.1934983 25 1 2018
## 41 2018-01-26 0.1925960 0.2267535 0.1530544 0.1880946 26 1 2018
## 42 2018-01-27 0.1913684 0.2261970 0.1498113 0.1877075 27 1 2018
## 43 2018-01-28 0.2227986 0.2548967 0.1778299 0.2244271 28 1 2018
## 44 2018-01-29 0.2251622 0.2590182 0.1841771 0.2220451 29 1 2018
## 45 2018-01-30 0.2114195 0.2458255 0.1703889 0.2077865 30 1 2018
## 46 2018-01-31 0.2024122 0.2366563 0.1618900 0.1985599 31 1 2018
## 47 2018-02-01 0.1966335 0.2307604 0.1560451 0.1929479 1 2 2018
## 48 2018-02-02 0.1958087 0.2303811 0.1535116 0.1929592 2 2 2018
## 49 2018-02-03 0.1918223 0.2255894 0.1503773 0.1891389 3 2 2018
## 50 2018-02-04 0.2215597 0.2586415 0.1716586 0.2219036 4 2 2018
## 51 2018-02-05 0.2242181 0.2588863 0.1816354 0.2214870 5 2 2018
## 52 2018-02-06 0.2119706 0.2460191 0.1716088 0.2081936 6 2 2018
## 53 2018-02-07 0.2403602 0.2747222 0.1988044 0.2371649 7 2 2018
## 54 2018-02-08 0.2277506 0.2657526 0.1858970 0.2211389 8 2 2018
## 55 2018-02-09 0.2117093 0.2479861 0.1712176 0.2058012 9 2 2018
## 56 2018-02-10 0.2263567 0.2620903 0.1832708 0.2229375 10 2 2018
## 57 2018-02-11 0.2594152 NA 0.2386782 0.2749679 11 2 2018
## 58 2018-02-12 0.2177703 NA 0.1980856 0.2325339 12 2 2018
## 59 2018-02-13 0.2526821 0.3420382 0.1811157 0.2170009 13 2 2018
## 60 2018-02-14 0.2187074 0.2685182 0.1701852 0.2052882 14 2 2018
## 61 2018-02-15 0.2141866 0.2565538 0.1676806 0.2066988 15 2 2018
## 62 2018-02-16 0.2078769 0.2455486 0.1646400 0.2026328 16 2 2018
## 63 2018-02-17 0.2023741 0.2391111 0.1590405 0.1981372 17 2 2018
## 64 2018-02-18 0.2103213 0.2463655 0.1647130 0.2084835 18 2 2018
## 65 2018-02-19 0.2066506 0.2421328 0.1613194 0.2051667 19 2 2018
## 66 2018-02-20 0.2011578 0.2357995 0.1573102 0.1994019 20 2 2018
## 67 2018-02-21 0.2304523 0.2652378 0.1867384 0.2284523 21 2 2018
## 68 2018-02-22 0.2259672 0.2614158 0.1850486 0.2212075 22 2 2018
## 69 2018-02-23 0.2114646 0.2466120 0.1711169 0.2065781 23 2 2018
## 70 2018-02-24 0.2029441 0.2381710 0.1622558 0.1982335 24 2 2018
## 71 2018-02-25 0.2018564 0.2393038 0.1585914 0.1968576 25 2 2018
## 72 2018-02-26 0.2042301 0.2415321 0.1595822 0.2004141 26 2 2018
## 73 2018-02-27 0.1995574 0.2352457 0.1563762 0.1962552 27 2 2018
## 74 2018-02-28 0.2057860 0.2428750 0.1602326 0.2028620 28 2 2018
## 75 2018-03-01 0.2489119 0.2840321 0.2047778 0.2468924 1 3 2018
## 76 2018-03-02 0.2292061 0.2686840 0.1862639 0.2219349 2 3 2018
## 77 2018-03-03 0.2128520 0.2514045 0.1705255 0.2060443 3 3 2018
## 78 2018-03-04 0.2033614 0.2409384 0.1614676 0.1972049 4 3 2018
## 79 2018-03-05 0.1965865 0.2332422 0.1551944 0.1909748 5 3 2018
## 80 2018-03-06 0.2052393 0.2435052 0.1590255 0.2016337 6 3 2018
## 81 2018-03-07 0.2119353 0.2464280 0.1661713 0.2117656 7 3 2018
## 82 2018-03-08 0.2067156 0.2389826 0.1597778 0.2096519 8 3 2018
## 83 2018-03-09 0.2004845 0.2327387 0.1543472 0.2028333 9 3 2018
## 84 2018-03-10 0.1957295 0.2281016 0.1500116 0.1976458 10 3 2018
## 85 2018-03-11 0.1919861 0.2243811 0.1463588 0.1938116 11 3 2018
## 86 2018-03-12 0.2025691 0.2368247 0.1501875 0.2075998 12 3 2018
## 87 2018-03-13 0.2017443 0.2339063 0.1517373 0.2070877 13 3 2018
## 88 2018-03-14 0.1974754 0.2298194 0.1485509 0.2018247 14 3 2018
## 89 2018-03-15 0.1936638 0.2264358 0.1453831 0.1971024 15 3 2018
## 90 2018-03-16 0.1900477 0.2228429 0.1423264 0.1930434 16 3 2018
## 91 2018-03-17 0.1877393 0.2206745 0.1395810 0.1909227 17 3 2018
## 92 2018-03-18 0.1905354 0.2259635 0.1386458 0.1940243 18 3 2018
## 93 2018-03-19 0.1901329 0.2256233 0.1380532 0.1937023 19 3 2018
## 94 2018-03-20 0.2072206 0.2431823 0.1490359 0.2148976 20 3 2018
## 95 2018-03-21 0.2128883 0.2453212 0.1578299 0.2217491 21 3 2018
## 96 2018-03-22 0.2075410 0.2405356 0.1544282 0.2143811 22 3 2018
## 97 2018-03-23 0.2024549 0.2355833 0.1507025 0.2081406 23 3 2018
## 98 2018-03-24 0.1993210 0.2326936 0.1475405 0.2047839 24 3 2018
## 99 2018-03-25 0.2166313 0.2498394 0.1597975 0.2260486 25 3 2018
## 100 2018-03-26 0.2121376 0.2440990 0.1599988 0.2192804 26 3 2018
## 101 2018-03-27 0.2056414 0.2378082 0.1552662 0.2112561 27 3 2018
## 102 2018-03-28 0.2002648 0.2323446 0.1511817 0.2049974 28 3 2018
## 103 2018-03-29 0.2006057 0.2330764 0.1502801 0.2058793 29 3 2018
## 104 2018-03-30 0.2255177 0.2530920 0.1760208 0.2350660 30 3 2018
## 105 2018-03-31 0.2150303 0.2447335 0.1675706 0.2209219 31 3 2018
## 106 2018-04-01 0.2069646 0.2373377 0.1602535 0.2116250 1 4 2018
## 107 2018-04-02 0.2005587 0.2311814 0.1541250 0.2047613 2 4 2018
## 108 2018-04-03 0.1953756 0.2262899 0.1490255 0.1992240 3 4 2018
## 109 2018-04-04 0.1962923 0.2295095 0.1461979 0.2006458 4 4 2018
## 110 2018-04-05 0.1934653 0.2269696 0.1437060 0.1972804 5 4 2018
## 111 2018-04-06 0.1907393 0.2251259 0.1406759 0.1939002 6 4 2018
## 112 2018-04-07 0.2162749 0.2500877 0.1606632 0.2241710 7 4 2018
## 113 2018-04-08 0.2142361 0.2459740 0.1637072 0.2203950 8 4 2018
## 114 2018-04-09 0.2083649 0.2414036 0.1575637 0.2134271 9 4 2018
## 115 2018-04-10 0.2035641 0.2366189 0.1536088 0.2079757 10 4 2018
## 116 2018-04-11 0.1985177 0.2312960 0.1493970 0.2025799 11 4 2018
## 117 2018-04-12 0.1938879 0.2266094 0.1450822 0.1977708 12 4 2018
## 118 2018-04-13 0.1897607 0.2225330 0.1410868 0.1934939 13 4 2018
## 119 2018-04-14 0.1861888 0.2190686 0.1376424 0.1897188 14 4 2018
## 120 2018-04-15 0.2267652 0.2573394 0.1796586 0.2315208 15 4 2018
## 121 2018-04-16 0.2352825 0.2709479 0.1876516 0.2353403 16 4 2018
## 122 2018-04-17 0.2187042 0.2539436 0.1719479 0.2185321 17 4 2018
## 123 2018-04-18 0.2088741 0.2433733 0.1627118 0.2089965 18 4 2018
## 124 2018-04-19 0.2016534 0.2354809 0.1558704 0.2021632 19 4 2018
## 125 2018-04-20 0.1961351 0.2297092 0.1502894 0.1969453 20 4 2018
## 126 2018-04-21 0.1915013 0.2250877 0.1454896 0.1924236 21 4 2018
## 127 2018-04-22 0.1883138 0.2221033 0.1417083 0.1894783 22 4 2018
## 128 2018-04-23 0.2570006 0.2928273 0.2113310 0.2554262 23 4 2018
## 129 2018-04-24 0.2662503 0.3156189 0.2124942 0.2571988 24 4 2018
## 130 2018-04-25 0.2356152 0.2778342 0.1868507 0.2299696 25 4 2018
## 131 2018-04-26 0.2246237 0.2655755 0.1754988 0.2205156 26 4 2018
## 132 2018-04-27 0.2251174 0.2625469 0.1765451 0.2241172 27 4 2018
## 133 2018-04-28 0.2142165 0.2513707 0.1661273 0.2131293 28 4 2018
## 134 2018-04-29 0.2061856 0.2437292 0.1575150 0.2051450 29 4 2018
## 135 2018-04-30 0.1998873 0.2375208 0.1509155 0.1989826 30 4 2018
## 136 2018-05-01 0.1946701 0.2322135 0.1456887 0.1938628 1 5 2018
## 137 2018-05-02 0.1905331 0.2286172 0.1412465 0.1894141 2 5 2018
## 138 2018-05-03 0.1862787 0.2238941 0.1374086 0.1853160 3 5 2018
## 139 2018-05-04 0.1821768 0.2190781 0.1339653 0.1814340 4 5 2018
## 140 2018-05-05 0.1787459 0.2156814 0.1309086 0.1776884 5 5 2018
## 141 2018-05-06 0.1771430 0.2143819 0.1283380 0.1765078 6 5 2018
## 142 2018-05-07 0.1816304 0.2184427 0.1335903 0.1808481 7 5 2018
## 143 2018-05-08 0.1969321 0.2361970 0.1438322 0.1974922 8 5 2018
## 144 2018-05-09 0.1949738 0.2357708 0.1394086 0.1958507 9 5 2018
## 145 2018-05-10 0.1898592 0.2300799 0.1351667 0.1906580 10 5 2018
## 146 2018-05-11 0.1844252 0.2234852 0.1313345 0.1851832 11 5 2018
## 147 2018-05-12 0.1788747 0.2176962 0.1274792 0.1785998 12 5 2018
## 148 2018-05-13 0.1733239 0.2124896 0.1235127 0.1715165 13 5 2018
## 149 2018-05-14 0.1679975 0.2079583 0.1197731 0.1642049 14 5 2018
## 150 2018-05-15 0.1646196 0.2067674 0.1166227 0.1584696 15 5 2018
## basinID hillID zoneID patchID rootzone.S rootzone.potential_sat
## 1 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 2 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 3 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 4 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 5 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 6 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 7 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 8 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 9 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 10 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 11 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 12 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 13 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 14 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 15 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 16 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 17 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 18 1 110 149478 149478 0.996242 0.181198
## 19 1 110 149478 149478 0.995624 0.181198
## 20 1 110 149478 149478 0.994047 0.181198
## 21 1 110 149478 149478 0.956242 0.181198
## 22 1 110 149478 149478 0.820668 0.181198
## 23 1 110 149478 149478 0.898985 0.181198
## 24 1 110 149478 149478 0.541534 0.181198
## 25 1 110 149478 149478 0.706985 0.181198
## 26 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 27 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 28 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 29 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 30 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 31 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 32 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 33 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 34 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 35 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 36 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 37 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 38 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 39 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 40 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 41 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 42 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 43 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 44 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 45 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 46 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 47 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 48 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 49 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 50 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 51 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 52 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 53 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 54 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 55 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 56 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 57 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 58 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 59 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 60 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 61 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 62 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 63 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 64 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 65 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 66 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 67 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 68 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 69 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 70 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 71 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 72 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 73 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 74 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 75 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 76 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 77 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 78 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 79 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 80 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 81 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 82 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 83 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 84 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 85 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 86 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 87 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 88 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 89 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 90 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 91 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 92 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 93 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 94 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 95 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 96 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 97 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 98 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 99 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 100 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 101 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 102 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 103 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 104 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 105 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 106 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 107 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 108 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 109 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 110 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 111 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 112 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 113 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 114 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 115 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 116 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 117 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 118 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 119 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 120 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 121 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 122 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 123 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 124 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 125 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 126 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 127 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 128 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 129 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 130 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 131 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 132 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 133 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 134 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 135 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 136 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 137 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 138 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 139 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 140 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 141 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 142 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 143 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 144 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 145 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 146 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 147 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 148 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 149 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## 150 1 110 149478 149478 1.000000 0.181198
## rootzone.field_capacity rz_storage rootzonevwc
## 1 0.000000 0.000000 0.18119800
## 2 0.000000 0.000000 0.18119800
## 3 0.000000 0.000000 0.18119800
## 4 0.000000 0.000000 0.18119800
## 5 0.000000 0.000000 0.18119800
## 6 0.000000 0.000000 0.18119800
## 7 0.000000 0.000000 0.18119800
## 8 0.000000 0.000000 0.18119800
## 9 0.000000 0.000000 0.18119800
## 10 0.000000 0.000000 0.18119800
## 11 0.000000 0.000000 0.18119800
## 12 0.000000 0.000000 0.18119800
## 13 0.000000 0.000000 0.18119800
## 14 0.000000 0.000000 0.18119800
## 15 0.000000 0.000000 0.18119800
## 16 0.000000 0.000000 0.18119800
## 17 0.000000 0.000000 0.18119800
## 18 0.000452 0.000310 0.18051706
## 19 0.000361 0.000000 0.18040508
## 20 0.000551 0.000130 0.18011933
## 21 0.021751 0.027828 0.17326914
## 22 0.036290 0.046961 0.14870340
## 23 0.039521 0.062255 0.16289428
## 24 0.049722 0.026065 0.09812488
## 25 0.050881 0.058540 0.12810427
## 26 0.000000 0.000000 0.18119800
## 27 0.000000 0.000000 0.18119800
## 28 0.000000 0.000000 0.18119800
## 29 0.000000 0.000000 0.18119800
## 30 0.000000 0.000000 0.18119800
## 31 0.000000 0.000000 0.18119800
## 32 0.000000 0.000000 0.18119800
## 33 0.000000 0.000000 0.18119800
## 34 0.000000 0.000000 0.18119800
## 35 0.000000 0.000000 0.18119800
## 36 0.000000 0.000000 0.18119800
## 37 0.000000 0.000000 0.18119800
## 38 0.000000 0.000000 0.18119800
## 39 0.000000 0.000000 0.18119800
## 40 0.000000 0.000000 0.18119800
## 41 0.000000 0.000000 0.18119800
## 42 0.000000 0.000000 0.18119800
## 43 0.000000 0.000000 0.18119800
## 44 0.000000 0.000000 0.18119800
## 45 0.000000 0.000000 0.18119800
## 46 0.000000 0.000000 0.18119800
## 47 0.000000 0.000000 0.18119800
## 48 0.000000 0.000000 0.18119800
## 49 0.000000 0.000000 0.18119800
## 50 0.000000 0.000000 0.18119800
## 51 0.000000 0.000000 0.18119800
## 52 0.000000 0.000000 0.18119800
## 53 0.000000 0.000000 0.18119800
## 54 0.000000 0.000000 0.18119800
## 55 0.000000 0.000000 0.18119800
## 56 0.000000 0.000000 0.18119800
## 57 0.000000 0.000000 0.18119800
## 58 0.000000 0.000000 0.18119800
## 59 0.000000 0.000000 0.18119800
## 60 0.000000 0.000000 0.18119800
## 61 0.000000 0.000000 0.18119800
## 62 0.000000 0.000000 0.18119800
## 63 0.000000 0.000000 0.18119800
## 64 0.000000 0.000000 0.18119800
## 65 0.000000 0.000000 0.18119800
## 66 0.000000 0.000000 0.18119800
## 67 0.000000 0.000000 0.18119800
## 68 0.000000 0.000000 0.18119800
## 69 0.000000 0.000000 0.18119800
## 70 0.000000 0.000000 0.18119800
## 71 0.000000 0.000000 0.18119800
## 72 0.000000 0.000000 0.18119800
## 73 0.000000 0.000000 0.18119800
## 74 0.000000 0.000000 0.18119800
## 75 0.000000 0.000000 0.18119800
## 76 0.000000 0.000000 0.18119800
## 77 0.000000 0.000000 0.18119800
## 78 0.000000 0.000000 0.18119800
## 79 0.000000 0.000000 0.18119800
## 80 0.000000 0.000000 0.18119800
## 81 0.000000 0.000000 0.18119800
## 82 0.000000 0.000000 0.18119800
## 83 0.000000 0.000000 0.18119800
## 84 0.000000 0.000000 0.18119800
## 85 0.000000 0.000000 0.18119800
## 86 0.000000 0.000000 0.18119800
## 87 0.000000 0.000000 0.18119800
## 88 0.000000 0.000000 0.18119800
## 89 0.000000 0.000000 0.18119800
## 90 0.000000 0.000000 0.18119800
## 91 0.000000 0.000000 0.18119800
## 92 0.000000 0.000000 0.18119800
## 93 0.000000 0.000000 0.18119800
## 94 0.000000 0.000000 0.18119800
## 95 0.000000 0.000000 0.18119800
## 96 0.000000 0.000000 0.18119800
## 97 0.000000 0.000000 0.18119800
## 98 0.000000 0.000000 0.18119800
## 99 0.000000 0.000000 0.18119800
## 100 0.000000 0.000000 0.18119800
## 101 0.000000 0.000000 0.18119800
## 102 0.000000 0.000000 0.18119800
## 103 0.000000 0.000000 0.18119800
## 104 0.000000 0.000000 0.18119800
## 105 0.000000 0.000000 0.18119800
## 106 0.000000 0.000000 0.18119800
## 107 0.000000 0.000000 0.18119800
## 108 0.000000 0.000000 0.18119800
## 109 0.000000 0.000000 0.18119800
## 110 0.000000 0.000000 0.18119800
## 111 0.000000 0.000000 0.18119800
## 112 0.000000 0.000000 0.18119800
## 113 0.000000 0.000000 0.18119800
## 114 0.000000 0.000000 0.18119800
## 115 0.000000 0.000000 0.18119800
## 116 0.000000 0.000000 0.18119800
## 117 0.000000 0.000000 0.18119800
## 118 0.000000 0.000000 0.18119800
## 119 0.000000 0.000000 0.18119800
## 120 0.000000 0.000000 0.18119800
## 121 0.000000 0.000000 0.18119800
## 122 0.000000 0.000000 0.18119800
## 123 0.000000 0.000000 0.18119800
## 124 0.000000 0.000000 0.18119800
## 125 0.000000 0.000000 0.18119800
## 126 0.000000 0.000000 0.18119800
## 127 0.000000 0.000000 0.18119800
## 128 0.000000 0.000000 0.18119800
## 129 0.000000 0.000000 0.18119800
## 130 0.000000 0.000000 0.18119800
## 131 0.000000 0.000000 0.18119800
## 132 0.000000 0.000000 0.18119800
## 133 0.000000 0.000000 0.18119800
## 134 0.000000 0.000000 0.18119800
## 135 0.000000 0.000000 0.18119800
## 136 0.000000 0.000000 0.18119800
## 137 0.000000 0.000000 0.18119800
## 138 0.000000 0.000000 0.18119800
## 139 0.000000 0.000000 0.18119800
## 140 0.000000 0.000000 0.18119800
## 141 0.000000 0.000000 0.18119800
## 142 0.000000 0.000000 0.18119800
## 143 0.000000 0.000000 0.18119800
## 144 0.000000 0.000000 0.18119800
## 145 0.000000 0.000000 0.18119800
## 146 0.000000 0.000000 0.18119800
## 147 0.000000 0.000000 0.18119800
## 148 0.000000 0.000000 0.18119800
## 149 0.000000 0.000000 0.18119800
## 150 0.000000 0.000000 0.18119800merge all 3 sites
setwd(system.file("extdata/", package = "RHESSysIOinR"))
threesitevalidation1<- data.frame(cbind(site1=as.numeric(validationsmKGElistsite1),site2=as.numeric(validationsmKGElistsite2),site3=as.numeric(validationsmKGElistsite3)))
threesitevalidation<-threesitevalidation1
threesitevalidation$allsites<- rowMeans(threesitevalidation1,na.rm=FALSE)
threesitevalidation## site1 site2 site3 allsites
## 1 -0.4129805 0.48646729 -0.56083919 -0.16245081
## 2 -0.3331869 0.33975996 0.04529827 0.01729044
## 3 -0.3865526 0.52478154 -0.51464132 -0.12547078
## 4 -0.2519766 0.17143992 -0.38744262 -0.15599308
## 5 -0.2582159 0.08595064 -0.04272530 -0.07166353
## 6 -0.3966292 0.49874045 -0.39098190 -0.09629020boxplot(threesitevalidation1, main = "Boxplot of Patch Specific Root Zone Soil Moisture KGE - SSURGO")
boxplot(threesitevalidation, main = "Boxplot of Patch Specific Root Zone Soil Moisture KGE - SSURGO")
plot(validationsmKGElistsite1,validationsmKGElistsite3)
write.csv(threesitevalidation,'threesitevalidationssurgo.csv')Group by group color by site plot kge on y axis plot group on x axis
setwd(system.file("extdata/", package = "RHESSysIOinR"))
ssurgovalidation<- read.csv("threesitevalidationssurgo.csv")
rssvalidation<- read.csv("threesitevalidationrss.csv")
staticvalidation<- read.csv("threesitevalidationstatic.csv")
staticvalidation$group <- 'Static'
rssvalidation$group <- 'RSS'
ssurgovalidation$group<- 'SSURGO'
combinedvalidation <- rbind(staticvalidation, rssvalidation, ssurgovalidation)
combinedvalidationlong1<- data.frame("KGE" = combinedvalidation$site1, "group" = combinedvalidation$group)
combinedvalidationlong2<- data.frame("KGE" = combinedvalidation$site2, "group" = combinedvalidation$group)
combinedvalidationlong3<- data.frame("KGE" = combinedvalidation$site3, "group" = combinedvalidation$group)
combinedvalidationlong4<- data.frame("KGE" = combinedvalidation$allsites, "group" = combinedvalidation$group)
combinedvalidationlong1$site = '1'
combinedvalidationlong2$site = '2'
combinedvalidationlong3$site = '3'
combinedvalidationlong4$site = 'All Sites'
combinedvalidationlong<- rbind(combinedvalidationlong1,combinedvalidationlong2, combinedvalidationlong3, combinedvalidationlong4)
combinedvalidationlong## KGE group site
## 1 0.460012844 Static 1
## 2 -0.186871845 Static 1
## 3 0.140115845 Static 1
## 4 0.017286278 Static 1
## 5 -0.714844974 Static 1
## 6 -0.718698207 Static 1
## 7 -0.157272838 RSS 1
## 8 0.009899872 RSS 1
## 9 -0.149258136 RSS 1
## 10 -0.050589156 RSS 1
## 11 -0.060160453 RSS 1
## 12 -0.261547943 RSS 1
## 13 -0.412980536 SSURGO 1
## 14 -0.333186916 SSURGO 1
## 15 -0.386552555 SSURGO 1
## 16 -0.251976552 SSURGO 1
## 17 -0.258215913 SSURGO 1
## 18 -0.396629156 SSURGO 1
## 19 0.462072325 Static 2
## 20 -0.052884645 Static 2
## 21 0.147161575 Static 2
## 22 0.025569804 Static 2
## 23 -0.463457910 Static 2
## 24 -0.494145661 Static 2
## 25 0.483862573 RSS 2
## 26 0.114362547 RSS 2
## 27 0.517419917 RSS 2
## 28 0.176843482 RSS 2
## 29 0.093780661 RSS 2
## 30 0.499025643 RSS 2
## 31 0.486467295 SSURGO 2
## 32 0.339759958 SSURGO 2
## 33 0.524781543 SSURGO 2
## 34 0.171439923 SSURGO 2
## 35 0.085950637 SSURGO 2
## 36 0.498740447 SSURGO 2
## 37 -0.617316659 Static 3
## 38 NA Static 3
## 39 -0.118521617 Static 3
## 40 -0.086468757 Static 3
## 41 -0.601611997 Static 3
## 42 -0.238116920 Static 3
## 43 -0.912928680 RSS 3
## 44 NA RSS 3
## 45 -0.557277205 RSS 3
## 46 -0.850549066 RSS 3
## 47 -0.207118592 RSS 3
## 48 -0.084938917 RSS 3
## 49 -0.560839192 SSURGO 3
## 50 0.045298269 SSURGO 3
## 51 -0.514641320 SSURGO 3
## 52 -0.387442617 SSURGO 3
## 53 -0.042725304 SSURGO 3
## 54 -0.390981899 SSURGO 3
## 55 0.101589503 Static All Sites
## 56 NA Static All Sites
## 57 0.056251934 Static All Sites
## 58 -0.014537559 Static All Sites
## 59 -0.593304960 Static All Sites
## 60 -0.483653596 Static All Sites
## 61 -0.195446315 RSS All Sites
## 62 NA RSS All Sites
## 63 -0.063038475 RSS All Sites
## 64 -0.241431580 RSS All Sites
## 65 -0.057832795 RSS All Sites
## 66 0.050846261 RSS All Sites
## 67 -0.162450811 SSURGO All Sites
## 68 0.017290437 SSURGO All Sites
## 69 -0.125470777 SSURGO All Sites
## 70 -0.155993082 SSURGO All Sites
## 71 -0.071663527 SSURGO All Sites
## 72 -0.096290203 SSURGO All Sites#Remove NA values so that boxplot will work
validationnona<- subset(combinedvalidationlong,!is.na(combinedvalidationlong$KGE))
threesitevalidationplot <- ggplot(validationnona, aes(group, y = KGE, fill = site))+ geom_boxplot()+ ylab("Soil Moisture KGE - Validation") +xlab("Soil Map Input")+ ggtitle("Patch Specific Soil Moisture KGE For ALL Calibration Runs, NA Excluded")+geom_hline(yintercept=-0.41,linetype=2, col = 'RED')+ scale_y_continuous(breaks=seq(-6,1,1))+ theme_minimal()
threesitevalidationplot
validationnona## KGE group site
## 1 0.460012844 Static 1
## 2 -0.186871845 Static 1
## 3 0.140115845 Static 1
## 4 0.017286278 Static 1
## 5 -0.714844974 Static 1
## 6 -0.718698207 Static 1
## 7 -0.157272838 RSS 1
## 8 0.009899872 RSS 1
## 9 -0.149258136 RSS 1
## 10 -0.050589156 RSS 1
## 11 -0.060160453 RSS 1
## 12 -0.261547943 RSS 1
## 13 -0.412980536 SSURGO 1
## 14 -0.333186916 SSURGO 1
## 15 -0.386552555 SSURGO 1
## 16 -0.251976552 SSURGO 1
## 17 -0.258215913 SSURGO 1
## 18 -0.396629156 SSURGO 1
## 19 0.462072325 Static 2
## 20 -0.052884645 Static 2
## 21 0.147161575 Static 2
## 22 0.025569804 Static 2
## 23 -0.463457910 Static 2
## 24 -0.494145661 Static 2
## 25 0.483862573 RSS 2
## 26 0.114362547 RSS 2
## 27 0.517419917 RSS 2
## 28 0.176843482 RSS 2
## 29 0.093780661 RSS 2
## 30 0.499025643 RSS 2
## 31 0.486467295 SSURGO 2
## 32 0.339759958 SSURGO 2
## 33 0.524781543 SSURGO 2
## 34 0.171439923 SSURGO 2
## 35 0.085950637 SSURGO 2
## 36 0.498740447 SSURGO 2
## 37 -0.617316659 Static 3
## 39 -0.118521617 Static 3
## 40 -0.086468757 Static 3
## 41 -0.601611997 Static 3
## 42 -0.238116920 Static 3
## 43 -0.912928680 RSS 3
## 45 -0.557277205 RSS 3
## 46 -0.850549066 RSS 3
## 47 -0.207118592 RSS 3
## 48 -0.084938917 RSS 3
## 49 -0.560839192 SSURGO 3
## 50 0.045298269 SSURGO 3
## 51 -0.514641320 SSURGO 3
## 52 -0.387442617 SSURGO 3
## 53 -0.042725304 SSURGO 3
## 54 -0.390981899 SSURGO 3
## 55 0.101589503 Static All Sites
## 57 0.056251934 Static All Sites
## 58 -0.014537559 Static All Sites
## 59 -0.593304960 Static All Sites
## 60 -0.483653596 Static All Sites
## 61 -0.195446315 RSS All Sites
## 63 -0.063038475 RSS All Sites
## 64 -0.241431580 RSS All Sites
## 65 -0.057832795 RSS All Sites
## 66 0.050846261 RSS All Sites
## 67 -0.162450811 SSURGO All Sites
## 68 0.017290437 SSURGO All Sites
## 69 -0.125470777 SSURGO All Sites
## 70 -0.155993082 SSURGO All Sites
## 71 -0.071663527 SSURGO All Sites
## 72 -0.096290203 SSURGO All Sites